A CT-informed multiscale material characterization framework is proposed to identify the effective mechanical properties of carbon/carbon (C/C) composites used as thermal protection systems (TPS) for reusable launch vehicles. C/C composites exhibit highly heterogeneous and multi-scale microstructures — tow architecture, carbon matrix, and a wide pore distribution — so that single-scale analysis cannot accurately describe their effective properties across length scales. To address this, three-dimensional digital microstructures of C/C composites are reconstructed from high- and low-resolution micro-CT images, and microscale and mesoscale representative volume elements (RVEs) are constructed accordingly. Computational homogenization is performed at the microscale to obtain the effective properties of fiber tows, which are subsequently transferred to the mesoscale RVE consisting of tow, matrix, and voids. The homogenized mesoscale properties are finally used as the macroscale specimen-level material input. A chaotic firefly algorithm (CFA) based inverse characterization scheme is integrated into the framework to identify constituent properties that cannot be obtained from direct bulk experiments. The proposed framework provides a CT-informed multiscale characterization route that delivers consistent effective mechanical properties of C/C composites from microstructure to specimen scale, providing a basis for future thermo-mechanical and ablation analyses.

본 연구에서는 재사용 발사체의 열 보호 시스템(Thermal Protection System, TPS)에 적용되는 탄소/탄소(Carbon/Carbon, C/C) 복합재의 유효 기계적 물성을 특성화하기 위한 CT 이미지 기반 멀티스케일 물성 특성화 프레임워크를 제안한다. C/C 복합재는 섬유 토우, 탄화 매트릭스 및 광범위한 공극 분포로 구성된 강한 비균질·다중스케일 미세구조를 가지므로, 단일 스케일에서의 특성화만으로는 각 스케일의 유효 물성을 정확히 도출하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 고해상도 및 저해상도 마이크로 CT 이미지로부터 C/C 복합재의 3차원 디지털 미세구조를 재구성하고, 이를 기반으로 마이크로스케일 및 메조스케일 대표체적요소(Representative Volume Element, RVE)를 구축한다. 마이크로스케일에서는 계산 균질화를 수행하여 섬유 토우의 유효 물성을 도출하고, 이를 토우, 매트릭스 및 기공으로 구성된 메조스케일 RVE에 전달한다. 이후 균질화된 메조스케일 물성은 매크로스케일 시편 해석을 위한 재료 입력값으로 사용된다. 또한 직접적인 벌크 실험으로 측정하기 어려운 구성재 물성을 식별하기 위해 카오스 반딧불이 알고리즘(Chaotic Firefly Algorithm, CFA) 기반의 역해석 물성 식별 기법을 프레임워크에 통합하였다. 제안된 프레임워크는 CT로부터 정량화된 C/C 복합재의 미세구조 정보를 입력으로 하여 마이크로–메조–매크로 스케일의 유효 기계적 물성을 일관되게 특성화하는 경로를 제공하며, 향후 C/C 복합재의 열-기계 연성 해석 및 삭마 해석을 위한 기반을 제공한다.

Keywords: C/C 복합재(C/C composite), 멀티스케일 물성 특성화(Multiscale material characterization), 대표 체적 모델(Representative volume element), 마이크로 CT (Micro-computed tomography), 열 보호 시스템(Thermal protection system)