This research presents studies on an improved method to predict the thermal conductivity of woven fabric composites, the effects of geometric structures of woven fabric composites on thermal conductivity, and structural optimization to improve the thermal conductivity using a genetic algorithm. The geometric structures of woven fabric composites were constructed numerically using the information generated on waviness, thickness, and width of fill and warp tows. Thermal conductivities of the composites were obtained using a thermal-electrical analogy. In the genetic algorithm, the chromosome string consisted of thickness and width of the fill and warp tows, and the objective function was the maximum thermal conductivity of woven fabric composites. The results confirmed that an improved method to predict the thermal conductivity was built successfully, and the inter-tow gap effect on the composite's thermal conductivity was analyzed suggesting that thermal conductivity of woven fabric composites was reduced as the gap between tows increased. For structural design, optimized structures for improving the thermal conductivity were analyzed and proposed. Generally, axial thermal conductivity of the fiber tow contributed more to thermal conductivity of woven fabric composites than transverse thermal conductivity of the tows.

본 연구에서는 직물섬유 복합재의 열전도를 구하는데 있어 기존의 연구보다 개선된 방법을 제시하고, 직물섬유의 기하학적 구조가 복합재의 열전도도 향상에 미치는 영향, 그리고 유전 알고리즘(Genetic algorithm)을 이용하여 복합재의 열전도도 향상을 위한 최적구조 설계에 관한 연구를 하였다. 직물섬유의 구조를 토우의 물결무늬와 너비 및 두께를 이용하여 구현하였고, 열전도도는 열전기유사법(Thermal-electrical analogy)을 이용하여 구하였다. 유전 알고리즘에서 염색체 문자열은 fill과 warp tow의 두께와 너비로 하였고 복합재의 열전도도를 향상 시키는 방향으로 목적함수를 정하였다. 연구결과 직물섬유 복합재의 열전도도를 예측을 위한 향상된 방법이 제시되었고, 섬유토우 사이의 간격(inter-tow gap)이 넓어 질수록 복합재의 열전도도가 감소하는 것으로 나타났다. 직물섬유 복합재의 구조 최적화에서는 이론적 수치해석 결과가 제시되었는데, 전체적으로 섬유토우(tow)의 축의 수직방향보다는 축 방향의 열전도도 성분이 복합재의 전체 열전도도 향상에 크게 기여를 하는 것으로 나타났다.

Keywords: Thermal conductivity, Woven fabric composites, Optimization, Genetic algorithm

Keywords: 열전도도, 직물섬유 복합재, 최적화, 유전 알고리즘