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复合材组分性能是对立体织物性能研究的基础，而考虑温度条件对复合材料性能的影响是合理有效利用复合材料的必要条件。本文系统地研究了碳纤维增强树脂基复合材料组分在温度条件下的力学性能，包括树脂和纤维束拉伸、压缩、剪切的破坏机理与失效准则。主要研究工作及研究结论如下：
（1）开展了23℃，150℃，223℃条件下EC230R树脂和T800/EC230R复合材料单向板宏观力学试验、纳米压痕试验以及EC230R树脂动态热机械试验、热膨胀试验。获得了温度条件下树脂和纤维束拉伸、压缩、剪切刚度与强度，以及EC230R树脂玻璃化转变温度和平均热膨胀系数；对比研究了树脂纳米压痕压痕刚度与宏观力学试验刚度的差异。
（2）开展了23℃，150℃，223℃条件下树脂和纤维束力学性能模型研究。提出了双曲正弦改进模型、双曲正切模型、双曲正切修正模型1、双曲正切修正模型2以及基于双曲正切模型的混合模型。针对温度条件下EC230R树脂和T800/EC230R纤维束性能，对比了上述模型与现有双曲正弦模型的拟合结果，表明本文模型的拟合效果较好；进一步对比了100℃条件下对纤维束强度与刚度的模型预测结果与试验结果，验证了本文模型的准确性和可靠性。
（3）提出了一种基于能量原理的材料破坏强度准则。该失效准则考虑了拉伸与压缩对树脂失效的不同影响，通过拉伸、压缩和剪切强度即可获得完整的数学形式。对比分析了该能量型准则与M-C准则、Mises准则和GU准则对不同材料失效包络线的预测能力，结果表明能量型准则的预测效果更好，误差在2%以内；在此基础上，建立了基于能量型破坏准则的纤维束强度有限元模型，进行了23℃、150℃、223℃条件下纤维束强度预测，误差在5%以内，验证了本文准则的有效性。
（4）提出了一种改进型纤维单丝随机碰撞模型和算法。在传统随机碰撞算法中嵌入空间大小识别算法，提出了具有完全周期性边界的改进型随机碰撞模型（ICM）。对比了现有模型与ICM模型生成的纤维分布结果，从统计学角度验证了ICM在高纤维体积含量时的有效性；在此基础上建立了纤维随机分布的单胞有限元模型，通过引入周期性边界条件和渐进损伤分析方法，进行了温度条件下纤维束刚度和强度预测研究与试验验证，预测误差均在10%以内，进一步验证了改进型纤维单丝随机碰撞模型的有效性。
（1）开展了23℃，150℃，223℃条件下EC230R树脂和T800/EC230R复合材料单向板宏观力学试验、纳米压痕试验以及EC230R树脂动态热机械试验、热膨胀试验。获得了温度条件下树脂和纤维束拉伸、压缩、剪切刚度与强度，以及EC230R树脂玻璃化转变温度和平均热膨胀系数；对比研究了树脂纳米压痕压痕刚度与宏观力学试验刚度的差异。
（2）开展了23℃，150℃，223℃条件下树脂和纤维束力学性能模型研究。提出了双曲正弦改进模型、双曲正切模型、双曲正切修正模型1、双曲正切修正模型2以及基于双曲正切模型的混合模型。针对温度条件下EC230R树脂和T800/EC230R纤维束性能，对比了上述模型与现有双曲正弦模型的拟合结果，表明本文模型的拟合效果较好；进一步对比了100℃条件下对纤维束强度与刚度的模型预测结果与试验结果，验证了本文模型的准确性和可靠性。
（3）提出了一种基于能量原理的材料破坏强度准则。该失效准则考虑了拉伸与压缩对树脂失效的不同影响，通过拉伸、压缩和剪切强度即可获得完整的数学形式。对比分析了该能量型准则与M-C准则、Mises准则和GU准则对不同材料失效包络线的预测能力，结果表明能量型准则的预测效果更好，误差在2%以内；在此基础上，建立了基于能量型破坏准则的纤维束强度有限元模型，进行了23℃、150℃、223℃条件下纤维束强度预测，误差在5%以内，验证了本文准则的有效性。
（4）提出了一种改进型纤维单丝随机碰撞模型和算法。在传统随机碰撞算法中嵌入空间大小识别算法，提出了具有完全周期性边界的改进型随机碰撞模型（ICM）。对比了现有模型与ICM模型生成的纤维分布结果，从统计学角度验证了ICM在高纤维体积含量时的有效性；在此基础上建立了纤维随机分布的单胞有限元模型，通过引入周期性边界条件和渐进损伤分析方法，进行了温度条件下纤维束刚度和强度预测研究与试验验证，预测误差均在10%以内，进一步验证了改进型纤维单丝随机碰撞模型的有效性。