Шаблей Александра Андреевна, программист отдела поддержки и обучения пользователей лаборатории суперкомпьютерного моделирования, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, shableiaa@susu.ru. Сапожников Сергей Борисович, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Техническая механика», Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск,ssb@susu.ac.ru. Шипулин Леонид Викторович, кандидат технических наук, доцент кафедры «Технология автоматизированного машиностроения», Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, shipulinlv@susu.ru. A.A. Shabley, shableiaa@susu.ru, S.B. Sapozhnikov, ssb@susu.ac.ru, L.V. Shipulin, shipulinlv@susu.ru South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation Композитные материалы широко применяются в современной промышленности (авиа- и автомобилестроение, строительство и др.). Следует отметить, что современные высокопрочные и легкие композитные материалы (стекло-, угле- или органопластики) существенно дороже стали и алюминиевых сплавов, проявляют свойства упругой и прочностной анизотропии, имеют нелинейность деформирования и сравнительно малые (по сравнению с металлами) деформации разрушения. Наиболее важной задачей при проектировании конструкций из композитных материалов представляется минимизация ее массы без потери прочностных свойств. В первой части работы был разработан программный комплекс на языке С# для создания конечно-элементных моделей однонаправленного волокнистого композитного материала со случайно расположенными прямолинейными волокнами. Программный комплекс позволяет построить композитный материал с укладкой [0°C/90°C/0°C, задавая входные параметры: размеры слоев и волокон в 90°C слое. Программный комплекс выдает текстовый файл с расширением *.lgw, который в дальнейшем используется в численных расчетах. Во второй части работы представлены методика моделирования однонаправленного волокнистого композитного материала со случайно расположенными прямолинейными волокнами на микро- и мезоуровне. Задачи разного уровня рассматривали на примере задачи растяжения композитной панели. Механические характеристики в мезомодели подбирались на основании данных из модели микроуровня. В мезомодели постепенное разрушение серединного слоя (90°C слой) задавали с помощью критерия Stochastic Failure (случайный разброс прочностных свойств по Мотту). Расчетные кривые деформирования, полученные в микро- и мезомоделях, хорошо коррелируют друг с другом.Composite materials are widely used in modern industry (aircraft and automobile manufacturing,construction, etc.). Present-day high-strength and lightweight composite materials, such as glass, carbon or organoplastics, exhibit elastic and strength anisotropy and deform nonlinearly at high stresses. Also, such materials have relatively small failure strain in comparison with metals, and they are significantly more expensive than steel and aluminium alloys. The most important task in the design of structures made of composite materials is the minimization of its mass without loss of strength properties. We developed a C # code which allows us to create finite element models of a unidirectional fiber-reinforced composite material with randomly arranged straight-line fibers. By specifying the input parameters (the dimensions of layers and fibers in the 90° layer) it is possible to simulate a composite material with [0°/90°/0°] laying. The software package produces a text file with the *.lgw extension, which is used in further numerical calculations. In the second part of the article, we presented the method for modeling a unidirectional fiberreinforced composite with randomly arranged rectilinear fibers at the micro- and meso-level. These two approaches were compared on the problem of the composite panel stretching. The selection of the mesomodel mechanical characteristics was based on data of the micro-level model. In the mesomodel, the damage accumulation of middle layer (90° layer) was simulated using the Stochastic Failure criterion (random Mott scatter of strength properties). The calculated curves and data, obtained in micro- and mesomodels, correlate well with each other. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 17-08-01024 А