May 2nd, 2016
고체 냉각 공정 조사 및 형상 기억 합금(SMA)의 탄성 재료 특성 분석을 위한 실험 방법이 제시됩니다. 맞춤형 테스트 장비는 탄성 칼로리 냉각 공정의 제어 및 포괄적인 모니터링을 위해 설계되었습니다. 또한 열역학적으로 결합된 모델링 접근 방식을 위한 검증 플랫폼을 제공합니다.
이 실험의 전반적인 목표는 탄성 열량 재료와 탄성 열량 냉각 과정을 조사하는 것입니다. 이를 위해 기본 재료 특성화 및 고급 탄성 칼로리 공정 제어를 수행하기 위한 과학적 테스트 장비가 개발되었습니다. 우리의 방법은 재료 특성과 공정 제어가 냉각 공정의 냉각 능력과 효율성에 미치는 영향을 설명합니다.
이 연구 결과를 통해 효율적인 냉각 장치 설계의 기초가 되는 최적화된 탄성 냉각 프로세스를 개발할 수 있습니다. 빠른 단열 하중 동안 형상 기억 합금의 잠열은 하중 중 온도 상승으로 이어지고 후속 언로딩 시 온도 저하로 이어집니다. 탄성 냉각 공정에 대한 조사는 보훔에 있는 Ruhr University의 재료 과학 그룹과 독일 Saarbrucken에 있는 Saarland University의 메카트로닉스 공학의 두 그룹 간의 협력으로 이루어졌습니다.
여기에는 재료와 프로세스의 최적화, 그리고 시뮬레이션 도구의 개발이 포함됩니다. 개발된 과학 테스트 장비를 통해 형상 기억 합금과 열원, 형상 기억 합금과 방열판 사이의 고체 열 전달에 대한 탄성 칼로리 효과를 연구할 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 작업 및 열과 같은 프로세스 값에 대한 각 제어 매개변수의 영향을 독립적으로 조사할 수 있다는 것입니다.
또한 이 시스템은 모든 공정 단계에서 기계 및 단자 수량을 측정할 수 있는 포괄적인 시스템을 갖추고 있습니다. 먼저 캘리퍼를 사용하여 형상 기억 합금 리본을 측정하고 샘플의 단면을 결정합니다. 그런 다음 고방사율 플레이트의 얇은 층으로 샘플을 코팅합니다.
그런 다음 모터 컨트롤러 프로그램의 목표 위치를 0 마이크로미터로 설정하고 작동 활성화 버튼을 클릭합니다. 이 위치에서 클램프 사이의 거리는 90mm입니다. 실험 설정의 클램프 사이에 샘플을 놓고 특별히 설계된 정렬 도구를 사용하여 샘플을 정렬합니다.
그런 다음 장착 보조 장치를 사용하여 클램프를 조이고 토크 렌치를 사용하여 나사를 20뉴턴미터의 힘으로 조입니다. 젬퍼의 라인업은 매우 중요하다. semper의 풀리는 몇 사이클 후에 고장납니다.
IR 카메라 소프트웨어를 시작하고 근접 촬영 렌즈와 결합된 50mm 렌즈에 대한 보정을 로드합니다. 1, 280 x 100 픽셀의 이미지 크기와 섭씨 영하 20-50도의 온도 범위를 선택한 다음 모터 포커스 유닛을 사용하여 카메라를 배치합니다. 교육 및 재료 특성화를 위한 제어 프로그램을 엽니다.
그런 다음 시작 위치를 0 마이크로 미터로 설정하고 4, 500 마이크로 미터의 대상 위치를 선택하여 재료가 완전한 상 변환을 거치도록 합니다. 선형 직접 구동 속도를 초당 45미크론으로 설정하며, 이는 변형률에 10을 곱한 5와 초당 음의 4에 해당합니다. 그런 다음 유지 시간을 0초로, 사이클 수를 1로, IR 카메라 획득 속도를 프레임당 50밀리초로 설정한 다음 시작 버튼을 클릭하여 설정을 로드합니다.
이제 IR 카메라 소프트웨어를 열고 파일 이름을 선택한 다음 5, 000 프레임을 할당하십시오. 내부 트리거 소스에서 외부 트리거 소스로 전환하고 데이터 수집 모드를 시작합니다. 그런 다음 제어 프로그램을 열고 실험 시작 버튼을 눌러 실험을 실행합니다.
재료 특성화를 시작하려면 교육 및 재료에 대한 제어 프로그램을 엽니다. 그런 다음 샘플이 처음부터 부하가 0이 되도록 시작 위치를 설정하고 훈련의 목표 위치인 4, 500마이크로미터에 해당하는 목표 위치를 설정합니다. 다음으로, 변형률을 원하는 대로 설정하고 초당 9, 000마이크로미터의 선형 직접 구동 속도를 선택하면 단면적이 0.75mm x 1.4mm 이상인 샘플에 대해 단열 상 변환
이 발생합니다.실험 전에 샘플이 원하는 초기 온도에 도달할 수 있는 충분한 시간을 허용하기 위해 유지 시간을 180초로 설정합니다. 그런 다음 사이클 수를 1로 설정하고 IR 카메라 획득 속도를 프레임당 5밀리초로 설정한 다음 시작 버튼을 클릭하여 설정을 로드합니다. 다음으로, IR 사진기 소프트웨어를 열고, 파일 이름을 선택하고, 실험을 위한 80의 000의 구조를 할당하십시오.
내부 트리거 소스에서 외부 트리거 소스로 전환하고 데이터 수집 모드를 시작합니다. 제어 프로그램에서 실험 시작 버튼을 눌러 실험을 시작합니다. 국소 온도 피크를 조사하려면 먼저 조명을 끄십시오.
그런 다음 IR 카메라의 시야에서 모든 열원을 제거하고 렌즈를 현미경 렌즈로 변경합니다. 그런 다음 카메라 보정 설정을 변경하고 현미경 렌즈를 로드하고 섭씨 20도에서 50도 범위 내에서 500 x 250 픽셀의 이미지 크기를 보정합니다. 모터 포커스 유닛을 사용하여 샘플의 초점을 맞춥니다.
그런 다음 앞에서 설명한 대로 초당 900미크론의 선형 직접 구동 속도에서 표준 인장 시험을 수행합니다. 샘플이 제자리에 있는 상태에서 IR 카메라 소프트웨어를 시작하고 근접 촬영 렌즈가 있는 50mm 렌즈에 대한 보정을 로드합니다. 1, 280 x 1, 024 픽셀의 이미지 크기와 섭씨 영하 20도에서 50도의 온도 범위를 선택합니다.
제어 프로그램을 열고 제어 매개변수를 설정합니다. 형상 기억 합금에 대한 선형 직접 구동의 시작 위치를 설정하여 샘플이 제로 부하 상태가 되도록 합니다. 또한 훈련의 목표 위치와 동일한 목표 위치를 설정합니다.
형상 기억 합금의 적재 및 언로드를 위한 선형 직접 구동의 속도를 초당 9, 000마이크로미터로 설정합니다. 그런 다음 설정의 하위 레벨에서 선형 직접 드라이브의 속도를 초당 100mm로 설정합니다. 그런 다음 접촉 시간을 6초로 설정합니다.
로딩 및 언로딩 모드 후 접점을 선택하고 사이클 수를 40으로 설정합니다. 프레임당 20밀리초의 IR 카메라 획득 속도를 선택한 다음 시작 버튼을 클릭하여 설정을 로드합니다. IR 사진기 소프트웨어에서, 파일 이름을 선택하고, 실험을 위한 50, 000의 구조를 할당하십시오.
내부 트리거 소스에서 외부 트리거 소스로 전환하고 데이터 수집 모드를 시작합니다. 마지막으로 제어 프로그램을 열고 실험 시작 버튼을 누릅니다. 이것은 탄성 칼로리 냉각 사이클을 시작합니다.
이 동영상 클립에서는 니켈 티타늄 리본이 훈련 중에 팽팽하게 당겨지고 있습니다. 제어된 스트레칭으로 인해 평균 온도가 12.2°C 상승합니다. 이 물질은 일반적인 히스테리시스 곡선을 따르며 결국 빨간색으로 표시된 것과 같은 반응으로 침전됩니다.
여기에 니켈 티타늄 구리 바나듐 리본이 있는 경우, 히스테리시스 폭은 변형률이 증가함에 따라 증가합니다. 이는 상변태 중 온도 변화의 결과입니다. 다이어그램은 특정 지점 이후에는 변형률 증가에 대한 반응으로 온도 변화가 더 이상 증가하지 않음을 보여줍니다.
이 적외선 비디오는 냉각 사이클 수를 늘리면 방열판과 열원 사이의 온도 차이가 증가하고 재료의 최소 및 최대 온도 변화가 감소한다는 것을 보여줍니다. 첫 번째 주기 후에는 방열판과 열원이 전체 리본에 접촉하지 않기 때문에 불균일한 온도 프로파일이 발생합니다. 여기에서 인장 시험의 실험과 시뮬레이션을 비교할 수 있습니다.
시뮬레이션의 기본 모델은 열역학적으로 결합된 Mueller Achenbach Selleck 모델을 수정한 것입니다. 이는 모델이 재료의 기계적 거동과 열적 거동을 재현할 수 있음을 보여줍니다. 따라서 절차를 시도하는 동안 설계 요구 사항이 모든 냉각 단계를 모니터링하고 변동 매개변수를 직접 제어한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
열 캡슐화는 프로세스의 효율성을 높이지만 관찰 가능성은 크게 감소합니다. 나중에 실제 장치를 개발할 때는 물론 이를 고려할 것입니다. 이 절차에 따라 비단열 단열 결합 공정과 같은 단열 공정 제어 외에 다른 공정 변형을 수행하여 접촉 상의 영향 및 공정 효율성 및 냉각력에 대한 추가 질문에 답할 수 있습니다.
이 비디오를 시청한 후에는 탄성 냉각 효과와 재료 최적화 및 공정 제어가 공정의 냉각 성능 및 효율성에 어떤 영향을 미치는지 잘 이해하게 될 것입니다.
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이 연구는 맞춤형 테스트 장비를 사용하여 탄성열 재료 및 냉각 과정을 조사합니다. 연구는 형상기억 합금(SMA)의 특성 분석 및 냉각 효율 최적화에 중점을 둡니다.
Elastocaloric cooling using shape memory alloys presents a solid-state alternative to conventional vapor compression systems, offering potential for environmentally friendly thermal management in biopharma manufacturing and storage. The described test rig enables independent control of mechanical loading and thermal monitoring, supporting mechanistic de-risking of material performance under process-relevant conditions. This capability aids in predictive confidence for material selection in temperature-sensitive bioprocessing applications.
The method positions elastocaloric characterization within the discovery continuum, informing lead identification of advanced cooling materials and preclinical work on solid-state thermal systems through iterative model-experiment validation.