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Formgedächtnislegierungen (SMA) mit elastocaloric Kühlverfahren das Potenzial haben, eine umweltfreundliche Alternative zum herkömmlichen Dampfkompressionsbasierten Kühlprozess. Nickel-Titan (Ni-Ti) Legierung auf Basis von Systemen, insbesondere, zeigen große elastocaloric Effekte. Außerdem weisen große Latente Wärme, die eine notwendige Materialeigenschaft für die Entwicklung eines effizienten Solid-State-basierten Kühlprozess ist. Eine wissenschaftliche Prüfstand wurde entwickelt, um diese Prozesse und die elastocaloric Effekte in FGL zu untersuchen. Der realisierte Prüfstand ermöglicht eine unabhängige Steuerung einer mechanischen Be- und Entladezyklen von SMA sowie leitende Wärmeübertragung zwischen SMA Kühlelementen und einer Wärmequelle / Senke. Der Prüfstand ist mit einem umfassenden Monitoring-System ausgestattet, der synchronisierte Messungen von mechanischen und thermischen Parameter. Neben den prozessabhängige mechanische Arbeit zu bestimmen, auch das System ermöglicht Messung!t der thermischen kalorischen Aspekte der elastocaloric Kühlwirkung durch die Verwendung eines Hochleistungs-Infrarot-Kamera. Diese Kombination ist von besonderem Interesse, weil es Illustrationen von Lokalisierungs- und Kurseffekte ermöglicht - sowohl wichtig für eine effiziente Wärmeübertragung aus dem Medium gekühlt werden.
Die vorliegende Arbeit beschreibt eine experimentelle Methode elastocaloric Materialeigenschaften in verschiedenen Materialien und Probengeometrien zu identifizieren. Darüber hinaus wird der Prüfstand verwendet, um verschiedene Kühlprozessvariationen untersucht. Die vorgestellten Analyseverfahren ermöglichen eine differenzierte Betrachtung von Material, Verfahren und damit verbundenen Randbedingung Einflüsse auf die Prozesseffizienz. Der Vergleich der experimentellen Daten mit den Simulationsergebnissen (eines thermomechanisch gekoppelt Finite-Elemente-Modell) ermöglicht ein besseres Verständnis der zugrundeliegenden Physik der elastocaloric Wirkung. Darüber hinaus sind die Versuchsergebnisse sowie die Ergebnisse based auf die Simulationsergebnisse werden verwendet, um die Materialeigenschaften zu verbessern.