A indústria aeronáutica vem buscando formas de estudar os mecanismos de falha em estruturas adesivamente coladas. Cuidados especiais devem ser direcionados àquelas que possuem defeitos na região da colagem, pois estas são mais suscetíveis a falharem sob carregamentos menores que o projetado devido a problemas de fabricação e concentradores de tensão. Dessa forma, buscou-se realizar estudos experimentais de juntas do tipo DCB (Double Cantilever Beam) e SLJ (Single Lap Joint) em compósito com e sem contaminação na região da colagem. Em paralelo, foram realizadas análises determinísticas das juntas citadas, utilizando o ambiente de simulação do software Abaqus®, no qual modelos bidimensionais em elementos finitos foram empregados. Para tal, tem-se que os aderentes das juntas foram modelados com elementos que representam estado plano de deformação (CPE4R), e o adesivo foi simulado através de um elemento coesivo (COH2D4), sendo utilizado um Modelo de Zona Coesiva (CZM – Cohezive Zone Model) do tipo bilinear. Com base nas análises determinísticas obtidas, pôde-se concluir a limitação destes e com isso, então, buscou-se realizar análises não determinísticas, cujo tipo de juntas utilizadas foram as do tipo DCB. A aplicação do CBBM (Compliance-Based Beam Method) foi fundamental para se determinar as variáveis (parâmetros de incertezas) mais influentes nas respostas ao fraturamento das juntas DCB. Destaca-se que isto foi possível através, também, do emprego de Design of Experiments (DoE), pois pôde-se determinar as variáveis que potencialmente mais afetam a Taxa de Liberação de Energia Crítica ao Modo I – GIC. Uma vez obtidas tais variáveis, as mesmas foram classificadas em ordem decrescente em nível de influência ao calcular o parâmetro Main Effect (ME). Ressalta-se que esta classificação foi de suma importância para efetuar o treinamento do metamodelo via Kriging, que por sua vez requisitou uma dada distribuição de pontos amostrais. Para a execução desta etapa, empregou-se um processo de amostragem inteligente via Hipercubo Latino (LHS – Latin Hypercube Sampling). Cabe destacar que cada uma destas etapas da análise não determinística foi realizada por meio de um framework desenvolvido em Python™. E, assim, pôde-se obter os pontos necessários para a realização do treinamento do metamodelo via Kriging para uma faixa de pontos iniciais e, também, a discussão destas escolhas. Por fim, conclui-se que ao considerar parâmetros de incertezas de material e geométricos nos modelos em elementos finitos, pode-se contabilizar a influência das incertezas do processo de fabricação na resposta estrutural das juntas coladas em compósito.

The aeronautical industry has searched ways to study failure mechanisms of adhesively bonded structures. Special cares must be dedicated to those ones, which can have defects on the bonding region, because their strengths can be decreased, and failure can occur under low loadings due to the manufacturing issues. Thus, in the current work, it was performed experimental investigations on DCB (Double Cantilever Beam) and SLJ (Single Lap Joint) composite bonded joints with and without contamination on the bonding region, where experimental observations on failure modes were discussed. In parallel, deterministic analysis on the cited bonded joints were carried out via Abaqus® software; so two-dimensional model was developed by using two types of finite elements: plane strain state elements (CPE4R) for adherents, and cohesive elements (COH2D4) for adhesive layer. For the last one, a linear degradation law of cohesive zone model (CZM) was chosen. Advantages and disadvantages were obtained on the adopted approach. Based on the deterministic analysis conclusions, it was performed nondeterministic analysis on DCB composite bonded joints without contaminations in order to find which variables impose more influence on fracture behavior of the joints. In this way, the Critical Strain Energy Release Rate for Mode I (G_IC) obtained via CBBM (Compliance-Based Beam Method) was the chosen parameter. Design of Experiments (DoE) were used to define the number of sequences of simulation for a group of variables, which present more influence on G_IC. After that, it was obtained a ranking of these variables based on the Main Effect (ME) parameter, then the kriging metamodel was trained. For performing this step, the generation of sampling of points was done via Latin Hypercube Sampling (LHS). It is important to highlight that each step is run using a framework developed in Python language. Thus, it was identified the number of points that were necessary for obtaining the kriging training with an initial point set, and there was a discussion of these choices. Finally, it can be concluded that finite element models, considering nondeterministic geometrical and material parameters, can simulate the influence of manufacturing process on the structural behavior of composite bonded joints.