Titelaufnahme

Titel
Moisture dependent elastic and viscoelastic properties of wood cell walls / von Clémence Bos
VerfasserBos, Clémence
Begutachter / BegutachterinBader, Thomas ; Wagner, Leopold ; Eberhardsteiner, Josef
Erschienen2013
Umfang87 Bl. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2013
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypDiplomarbeit
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-77239 Persistent Identifier (URN)
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Moisture dependent elastic and viscoelastic properties of wood cell walls [15.13 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Das Ziel dieser Arbeit ist die Bestimmung feuchtigkeitsabhängiger elastischer, viskoelastischer und Härte Eigenschaften von Holzzellwänden (S2-Schicht und Mittellamelle). Um eine große Variabilität in den mechanischen Eigenschaften zu untersuchen, wurden fünf verschiedene Holzarten mit verschieden Mikrostrukturen getestet, und zwar: Kiefer, Fichte, Eiche, Buche und Eibe. Zusätzlich wurde eine abgebaute Eichenholzprobe aus dem Vasa-Schiff in Stockholm untersucht. Nanoindentationsversuche wurden in Spätholzzellwänden durchgeführt, um Indentationsmoduli, Härte und Kriecheigenschaften der Zellwände experimentell zu bestimmen. Die Versuche wurden bei verschiedenen relativen Luftfeuchtigkeiten zwischen 10 und 80% realisiert. Es wurden auch Versuche unter Wasser mit Hilfe einer Fluid Cell für den Nanoindenter durchgeführt. Alle Holzarten zeigen eine starke Feuchteabängigkeit ihrer Eigenschaften. Zum Beispiel, der Indentationsmodul in der S2-Schicht von Kieferholzzellen vermindert sich von 20 GPa bei 10% relativer Luftfeuchte (entspricht circa 6% Holzfeuchte) auf 2 GPa unter Wasser (ca. 30 bis 40% Holzfeuchte). Im selben Feuchtebereich erhöhen sich allgemein die Kriecheigenschaften und vermindert sich die Härte aller Holzarten. Die Eibe zeigt ein wesentlich geringeres feuchteabhängiges Verhalten und die untersuchten Nadelhölzer das am stärksten feuchtigkeitsempfindliche Verhalten unter den untersuchten Holzarten. Die Eiche aus dem Vasa-Schiff ist empfindlicher gegenüber Feuchteänderungen als frische Eiche. Zusätzlich zu den Experimenten wurde eine mikromechanische Modellierung der Holzzellwände durchgeführt. Das Mikromechanikmodell basiert auf einer poromechanischen Formulierung und verbindet die spezifische chemische Zusammensetzung der Schichten und die Holzfeuchte mit effektiven Materialsteifigkeiten. Beide Schichten, d.h. die S2-Schicht und die Mittellamelle, wurden modelliert. Um die Modellierungsvorhersagen mit den Experimenten vergleichen zu können, wurde ein Modell auf Basis anisotroper Indentationstheorie angewandt. Die entsprechende Modellierung beschreibt den Zusammenhang zwischen der schichtspezifischen chemischen Zusammensetzung, dem Feuchtegehalt im Holz und dem Indentationsmodul. Es wurde für die S2-Schicht verwendet, um den Einfluss des Mikrofibrillenwinkels auf den Indentationsmodul zu bestimmen. Die Modellierung zeigt eine Feuchteabhängigkeit der Steifigkeitskomponenten und des entsprechenden Indentationsmoduls. Der Einfluss der Feuchte wird jedoch für die Mittellamelle unterschätzt und für die S2-Schicht überschätzt. Aus diesem Grund wurden Verbesserungen in der Art, in der Wasser in der mi- kromechanischen Modellierung berücksichtigt wird, vorgeschlagen. Der Einfluss unter- schiedlicher Homogenisierungsmethoden wurde ebenfalls untersucht. Dadurch konnte die Vorhersagequalität des Modells verbessert werden.

Zusammenfassung (Englisch)

The aim of this thesis is to determine the moisture dependency of elastic and viscoelastic properties and of the hardness of cell walls (S2-layer and middle lamella) of different wood species. In order to obtain a great variability in mechanical characteristics, five different wood species with different microstructural characteristics were investigated: namely spruce, pine, yew, beech and oak. Additionally, one deteriorated wood from the Vasa ship in Stockholm was tested. Nanoindentation tests were realized on latewood cell walls in order to experimentally measure the indentation moduli, hardness and creep properties of wood cell walls. Experiments were performed in humidity conditions of the surrounding environment between 10 and 80% relative humidity. In addition, nanoindentation tests under water using a fluid cell were done. All wood species showed a great moisture dependency in all measured parameters. For example, the indentation modulus for the S2-layer of pine decreases from 20 GPa at 10% RH (around 6% MC) to 2.9 GPa under water (around 30 to 40% MC). In the same moisture range, the creep properties globally increase, while the hardness decreases. In general, yew has the less moisture-sensitive behaviour and the other softwood species the most moisture-sensitive behaviour among the investigated fresh species. The oak sample from the Vasa ship is even more sensitive to moisture than fresh oak. In addition to the experiments, a micromechanical model for the wood cell walls was tested over the same moisture content range as in the experiments. Based on micromechanics in the framework of poromechanics, this model links the layer specific chemical composition and its moisture content with the homogenized material stiffness. Both layers were modeled, the S2-layer and the middle lamella. For comparison of model predictions with experiments, anisotropic indentation theory was applied. The corresponding model allows to describe the relationship between the layer specific chemical components, the moisture content and the indentation modulus. This was used for the S2-layer to predict the influence of the microfibril angle on the indentation modulus. The model showed a moisture-dependency of the stiffness components and of the corresponding indentation modulus. However, for most species, this dependency is underestimated for the ML and overestimated for the S2-layer. Hence, some improvements in the water modeling were implemented in the micromechanical model. This includes the way water is considered in the model as well as different homogenization methods. Also the distribution of water within the cell wall is investigated. Thereby, model predictions could be improved.