2016년 5월 2일
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.
본 실험의 전반적인 목표는 탄성열량 재료와 탄성열량 냉각 공정을 연구하는 것입니다. 이를 위해 기본적인 재료 특성 분석 및 고급 탄성열량 공정 제어를 수행할 수 있는 과학적 테스트 장치가 개발되었습니다. 본 방법론에서는 재료의 특성과 공정 제어가 냉각 능력 및 냉각 공정 효율에 미치는 영향을 설명합니다.
이러한 연구 결과는 효율적인 냉각 장치 설계의 기초가 되는 최적화된 탄성칼로릭 냉각 공정의 개발을 가능하게 합니다. 빠른 단열 하중 인가 과정에서 형상기억합금의 잠열로 인해 하중 인가 시에는 온도가 상승하고, 이후 하중 제거 시에는 온도가 하강합니다. 탄성칼로릭 냉각 공정에 관한 이번 연구는 독일 보훔의 루르 대학교 재료과학 연구팀과 자를란트 대학교 자르브뤼켄의 메카트로닉스 공학 연구팀 두 곳의 협력을 통해 수행되었습니다.
이 과정은 재료 및 공정의 최적화와 시뮬레이션 도구의 개발을 포함합니다. 개발된 과학적 테스트 장치는 형상 기억 합금과 열원 사이, 그리고 형상 기억 합금과 방열판 사이의 고체 상태 열전달에 대한 탄성열 효과 연구를 가능하게 합니다. 이 기술의 주요 장점은 일과 열 같은 공정 값에 각 제어 매개변수가 미치는 영향을 독립적으로 조사할 수 있다는 점입니다.
또한, 이 시스템은 모든 공정 단계에서 기계적 및 열적 양을 측정할 수 있는 종합적인 시스템을 갖추고 있습니다. 우선, 캘리퍼를 사용하여 형상기억합금 리본을 측정하고 시료의 단면적을 결정하십시오. 그런 다음, 시료를 고방사율 플레이트의 얇은 층으로 코팅하십시오.
다음으로, 모터 컨트롤러 프로그램의 목표 위치를 0 µm로 설정하고 operation enabled 버튼을 클릭하십시오. 이 위치에서 클램프 사이의 거리는 90 mm입니다. 실험 장치의 클램프 사이에 샘플을 배치하고, 특수 제작된 정렬 도구를 사용하여 샘플을 정렬하십시오.
그런 다음, 장착 보조 도구를 사용하여 클램프를 조이고, 토크 렌치를 사용하여 나사를 20 newton-meters의 힘으로 조입니다. semper의 정렬은 매우 중요합니다. semper의 풀리는 단 몇 번의 사이클 후에 파손될 것입니다.
IR 카메라 소프트웨어를 실행하고, 50mm 렌즈와 근접 렌즈(closeup lens) 조합에 맞는 보정 값을 로드하십시오. 이미지 크기는 1,280 x 100 픽셀로, 온도 범위는 영하 20도에서 영상 50도 사이로 설정한 다음, 모터 포커스 유닛을 사용하여 카메라 위치를 잡으십시오. 학습 및 재료 특성 분석을 위한 제어 프로그램을 실행하십시오.
다음으로, 시작 위치를 0 µm로 설정하고 대상 위치를 4,500 µm로 선택하여 재료가 완전한 상변화를 겪도록 합니다. 선형 직접 구동 속도를 45 µm/s로 설정하는데, 이는 5 × 10⁻⁴/s의 변형률과 동일합니다. 이어서 유지 시간을 0 s로, 사이클 수를 1회로, IR 카메라 획득 속도를 50 ms/frame으로 설정한 다음, 시작 버튼을 클릭하여 설정을 적용합니다.
이제 IR 카메라 소프트웨어를 열고 파일 이름을 선택한 후 5,000 프레임을 할당합니다. 트리거 소스를 내부에서 외부로 전환하고 데이터 획득 모드를 시작하십시오. 그런 다음 제어 프로그램을 열고 실험 시작 버튼을 눌러 실험을 진행합니다.
재료의 특성 분석을 시작하려면, 교육 및 재료용 제어 프로그램을 실행하십시오. 그 다음, 샘플이 초기 상태에서 하중을 받지 않도록 시작 위치를 설정하고, 목표 위치를 교육 시의 목표 위치였던 4, 500 µm로 설정하십시오. 이어서 원하는 변형률 속도를 설정하고, 선형 직접 구동 속도를 9, 000 µm/s로 선택하십시오. 이 속도는 단면적이 0.75 mm × 1.4 mm 이상인 샘플에서 단열 상변화를 유도합니다.
실험 전 시료가 원하는 초기 온도에 도달할 수 있도록 유지 시간을 180초로 설정하십시오. 그런 다음, 사이클 수를 1회로, IR 카메라 획득 속도를 프레임당 5밀리초로 설정하고 시작 버튼을 클릭하여 설정을 로드하십시오. 이어서 IR 카메라 소프트웨어를 열고 파일 이름을 선택한 뒤, 실험을 위해 80,000프레임을 할당하십시오.
트리거 소스를 내부에서 외부로 전환하고, 데이터 수집 모드를 시작하십시오. 제어 프로그램에서 실험 시작 버튼을 눌러 실험을 시작합니다. 국소 온도 피크를 조사하기 위해, 먼저 조명을 끄십시오.
그 다음, IR 카메라의 시야에서 모든 열원을 제거하고 렌즈를 현미경 렌즈로 교체하십시오. 이어서 카메라 보정 설정을 변경하고 현미경 렌즈를 로드한 후, 20~50 °C 범위 내에서 500x250 픽셀의 이미지 크기를 보정하십시오. 모터 초점 장치를 사용하여 샘플의 초점을 맞추십시오.
그 후, 이전에 설명한 대로 900μm/s의 선형 다이렉트 드라이브 속도로 표준 인장 시험을 수행합니다. 시편이 장착된 상태에서 IR 카메라 소프트웨어를 실행하고, 근접 렌즈가 장착된 50mm 렌즈의 보정 값을 로드합니다. 이미지 크기는 1,280 x 1,024 픽셀로, 온도 범위는 -20°C에서 50°C로 설정합니다.
제어 프로그램을 열고 제어 파라미터를 설정합니다. 샘플에 하중이 가해지지 않은 상태가 되도록 형상 기억 합금을 위한 리니어 다이렉트 드라이브의 시작 위치를 설정하십시오. 또한, 훈련의 목표 위치와 동일하게 목표 위치를 설정하십시오.
형상 기억 합금의 로딩 및 언로딩을 위한 리니어 다이렉트 드라이브의 속도를 9,000 micrometers per second로 설정하십시오. 그런 다음, 장치 하단부의 리니어 다이렉트 드라이브 속도를 100 millimeters per second로 설정하십시오. 이어서 접촉 시간을 6초로 설정하십시오.
로딩 및 언로딩 모드 이후 접촉을 선택하고 사이클 수를 40으로 설정하십시오. IR 카메라 획득 속도를 프레임당 20 milliseconds로 선택한 다음, 시작 버튼을 클릭하여 설정을 로드하십시오. IR 카메라 소프트웨어에서 파일 이름을 선택하고 실험을 위해 50,000 프레임을 할당하십시오.
트리거 소스를 내부에서 외부로 전환하고 데이터 수집 모드를 시작합니다. 마지막으로 제어 프로그램을 열고 실험 시작 버튼을 누릅니다. 이렇게 하면 탄성열 냉각 사이클이 시작됩니다.
본 영상 클립에서는 훈련 과정 중 니켈 티타늄 리본에 변형을 가하고 있습니다. 제어된 신장으로 인해 평균 온도가 12.2 K 상승합니다. 해당 재료는 전형적인 히스테리시스 곡선을 따르며, 결과적으로 빨간색으로 표시된 것과 같은 반응 상태로 수렴합니다.
니켈 티타늄 구리 바나듐 리본으로 나타낸 여기서의 이력 곡선 폭은 변형률 속도가 증가함에 따라 증가합니다. 이는 상변화 동안 발생하는 온도 변화의 결과입니다. 도표를 보면 특정 지점 이후에는 변형률 속도가 증가하더라도 온도 변화가 더 이상 증가하지 않음을 알 수 있습니다.
이 적외선 영상은 냉각 사이클 횟수를 늘림에 따라 방열판과 열원 사이의 온도 차이가 증가하며, 그 결과 재료의 최소 및 최대 온도 변화가 감소함을 보여줍니다. 첫 번째 사이클 이후에는 방열판과 열원이 리본 전체에 접촉하지 않기 때문에 불균일한 온도 프로파일이 나타납니다. 여기에서 인장 시험의 실험값과 시뮬레이션 값 간의 비교를 확인할 수 있습니다.
시뮬레이션의 기본 모델은 열역학적으로 결합된 Mueller Achenbach Selleck 모델을 수정한 것입니다. 이는 해당 모델이 재료의 열적 거동뿐만 아니라 기계적 거동도 재현할 수 있음을 보여줍니다. 따라서 절차를 수행할 때, 설계 요구 사항이 모든 냉각 단계를 모니터링하는 것과 변동 매개변수를 직접적으로 제어하는 것임을 기억하는 것이 중요합니다.
열 캡슐화는 공정 효율을 높여주지만, 관찰 가능성은 크게 감소하게 됩니다. 추후 실제 장치를 개발할 때는 당연히 이 점을 고려해야 합니다. 본 절차에 따라 단열 공정 제어 외에도 비단열-단열 복합 공정과 같은 다른 공정 변형을 수행함으로써, 접촉 단계가 공정 효율 및 냉각 능력에 미치는 영향과 같은 추가적인 의문점들을 해결할 수 있습니다.
이 영상을 시청하신 후에는 탄성열량 냉각 효과에 대해 충분히 이해하고, 재료 최적화와 공정 제어가 냉각 능력 및 공정 효율에 어떻게 영향을 미치는지 파악하시게 될 것입니다.
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본 연구에서는 자체 제작한 테스트 장비를 사용하여 탄성열량 재료와 냉각 공정을 조사합니다. 연구의 중점은 형상기억합금(SMA)의 특성을 규명하고 냉각 효율을 최적화하는 데 있습니다.
형상 기억 합금을 이용한 탄성열 냉각은 기존의 증기 압축 시스템을 대체할 수 있는 고체 상태의 대안을 제시하며, 바이오 제약 제조 및 저장 분야에서 친환경적인 열 관리 가능성을 제공합니다. 설명된 테스트 장치는 기계적 하중 제어와 열 모니터링을 독립적으로 수행할 수 있어, 공정 관련 조건 하에서의 재료 성능에 대한 메커니즘적 리스크 제거를 지원합니다. 이러한 기능은 온도에 민감한 바이오 공정 응용 분야의 재료 선택에 있어 예측 신뢰도를 높이는 데 도움을 줍니다.
본 방법은 탄성열 특성 분석을 발견의 연속체 내에 배치함으로써, 반복적인 모델-실험 검증을 통해 첨단 냉각 재료의 리드 물질 식별과 고체 상태 열 시스템에 대한 전임상 연구에 정보를 제공합니다.