与传统的热固性复合材料相比,高性能热塑性复合材料具有良好的耐高温性能、较高的韧性、优良的抗蠕变能力、较高的损伤容限性能以及良好的抗冲击性能。因而高性能热塑性复合材料已经成为当今航空航天领域新材料的研究热点。本文着重对热塑性复合材料的成型工艺、组分性能以及温度对其力学性能及损伤机制的影响规律等方面进行了研究。采用热压固化工艺制备了连续碳纤维织物增强热塑性聚苯硫醚(Polyphenylene sulfide,简称PPS)复合材料。通过DSC、TGA以及流变测试等实验分析了热塑性树脂PPS的熔融温度、粘度等热物理特征,选取可行的热压固化工艺参数范围,分析成型温度、成型压力、保温时间以及冷却方式等参数对热塑性复合材料力学性能的影响规律和调控机理,进而获得最佳的热塑性复合材料成型工艺参数方案:成型温度325℃、成型压力1MPa、保温时间30min,冷却方式为保压自然冷却。开展了不同温度下热塑性复合材料C/PPS的基本力学实验(拉伸、压缩、弯曲和面内剪切实验),分析材料在不同温度和不同载荷条件下的力学响应,得到了温度对热塑性复合材料典型力学性能和失效机制的影响规律。研究发现随着温度的升高热塑性树脂PPS发生软化,基体性能降低、纤维/基体界面粘接强度变差以及层间载荷的传递能力削弱,进而导致热塑性复合材料力学性能,特别是受基体主导的压缩、剪切等性能衰减明显。材料在压缩、弯曲等载荷下失效形式由脆性断裂逐渐转变为塑性明显的纤维屈曲失效。基于温度对热塑性复合材料的影响规律,将材料储存模量的衰减程度作为衡量材料性能退化的依据,提出了能够预报热塑性复合材料在不同温度和载荷下力学性能的热力学模型,该模型结构简单,对参考温度的选取限制不明显,预报精度较高。根据热塑性复合材料C/PPS缎纹机织的结构特点,建立细观单胞模型,通过施加周期性位移边界条件计算热塑性复合材料C/PPS的宏观有效弹性常数,模型预报结果与材料常温实验测试结果吻合较好。在此基础上,采用构建神经网络的方法利用宏观实验结果反推不同温度下组分材料的就位有效性能。通过细观单胞模型计算不同取值范围的组分材料属性对应的复合材料弹性常数,构造神经网络的输入输出向量,经过神经网络训练得到鲁棒性较强的网络,最后通过输入实验测得的热塑性复合材料不同温度下的有效性能参数预报其组分材料高温条件下的材料性能。热塑性复合材料在剪切条件下表现出显著地非线性行为,结合相关流动法则和幂指数型硬化法则描述热塑性复合材料塑性应变演化规律,建立有效应力与塑性应变之间的关系,并根据材料卸载刚度的退化引入损伤变量,考虑温度对材料性能的影响,建立一种塑性-损伤相结合的宏观非线性本构关系。该本构模型能够准确预报热塑性复合材料C/PPS在不同温度下的偏轴拉伸、压缩以及面内剪切载荷下的应力-应变关系,模型预报结果与验证试验结果吻合良好。将该模型嵌入到有限元子程序中,能够精确地预报复杂几何尺寸的热塑性复合材料C/PPS的力学行为。