May 2nd, 2016
Métodos experimentais para investigação de processos de resfriamento em estado sólido e caracterização das propriedades do material elastocalórico de Ligas com Memória de Forma (SMA) são apresentados. Um equipamento de teste personalizado foi projetado para controlar e monitorar detalhadamente os processos de resfriamento elastocalórico. Além disso, fornece uma plataforma de validação para abordagens de modelagem termomecanicamente acopladas.
O objetivo geral deste experimento é investigar materiais elastocalóricos e processos de resfriamento elastocalórico. Para isso, foi desenvolvido um banco de testes científicos para realizar caracterizações básicas de materiais e controles avançados de processos elastocalóricos. Nosso método descreve a influência das propriedades do material e do controle do processo na potência de resfriamento e na eficiência do processo de resfriamento.
Os resultados permitem o desenvolvimento de processos de resfriamento elastocalórico otimizados, que são a base para o projeto de dispositivos de resfriamento eficientes. Durante o carregamento adiabático rápido, os calores latentes da liga com memória de forma levam a um aumento de temperatura durante o carregamento e a uma diminuição de temperatura durante o descarregamento subsequente. A investigação do processo de resfriamento elastocalórico é uma colaboração entre o grupo de ciência dos materiais da Ruhr University em Bochum e dois grupos de engenharia mecatrônica da Saarland University, Saarbrücken, Alemanha.
Envolve a otimização dos materiais, bem como dos processos, e também o desenvolvimento de uma ferramenta de simulação. O equipamento de teste científico desenvolvido permite o estudo do efeito elastocalórico para transferência de calor em estado sólido entre a liga com memória de forma e uma fonte de calor e a liga com memória de forma e um dissipador de calor. A principal vantagem desta técnica é a investigação independente da influência de cada parâmetro de controle nos valores do processo, como trabalho e calor.
Além disso, este sistema está equipado com um sistema abrangente para medir quantidades mecânicas e terminais em cada etapa do processo. Para começar, use paquímetros para medir a fita de liga com memória de forma e determinar a seção transversal da amostra. Em seguida, cubra a amostra com uma fina camada de uma placa de alta emissividade.
Em seguida, defina a posição alvo no programa do controlador do motor para zero micrômetros e clique no botão de operação habilitada. Nesta posição, a distância entre os grampos é de 90 milímetros. Coloque a amostra entre os grampos da configuração experimental e use uma ferramenta de alinhamento especialmente projetada para alinhar a amostra.
Em seguida, use um auxiliar de montagem para apertar os grampos e uma chave de torque para apertar os parafusos com uma força de 20 newton-metros. A programação do semper é muito crítica. A polia na semper falhará após apenas alguns ciclos.
Inicie o software da câmera IR e carregue a calibração para uma lente de 50 milímetros combinada com uma lente de close-up. Escolha um tamanho de imagem de 1.280 por 100 pixels e uma faixa de temperatura de menos 20 a 50 graus Celsius e, em seguida, use a unidade de foco do motor para posicionar a câmera. Abra o programa de controle para treinamento e caracterização do material.
Em seguida, defina a posição inicial para zero micrômetros e escolha uma posição alvo de 4.500 micrômetros, para que o material sofra uma transformação de fase completa. Defina a velocidade de acionamento direto linear para 45 mícrons por segundo, o que equivale a uma taxa de deformação de cinco vezes 10 elevado a quatro por segundo negativos. Em seguida, defina o tempo de espera para zero segundos, o número de ciclos para um, a taxa de aquisição da câmera IR para 50 milissegundos por quadro e clique no botão Iniciar para carregar as configurações.
Agora, abra o software da câmera IR, escolha um nome de arquivo e aloque 5.000 quadros. Alterne de uma fonte de disparo interna para externa e inicie o modo de aquisição de dados. Em seguida, abra o programa de controle e pressione o botão iniciar experimento para executar o experimento.
Para começar a caracterizar o material, abra o programa de controle para treinamento e material. Em seguida, defina a posição inicial para que a amostra esteja sob carga zero para começar e defina a posição alvo equivalente à posição alvo do treinamento, que era de 4.500 micrômetros. Em seguida, defina a taxa de deformação conforme desejado e escolha uma velocidade de acionamento direto linear de 9.000 micrômetros por segundo, o que leva a uma transformação de fase adiabática para amostras com uma área de seção transversal de 0,75 milímetros por 1,4 milímetros ou maior.
Defina o tempo de espera para 180 segundos para permitir tempo suficiente para que a amostra atinja a temperatura inicial desejada antes do experimento. Em seguida, defina o número de ciclos para um, a taxa de aquisição da câmera IR para 5 milissegundos por quadro e clique no botão Iniciar para carregar as configurações. Em seguida, abra o software da câmera IR, escolha um nome de arquivo e aloque 80.000 quadros para o experimento.
Alterne de uma fonte de disparo interna para externa e inicie o modo de aquisição de dados. No programa de controle, pressione o botão iniciar experimento para iniciar o experimento. Para investigar os picos de temperatura locais, primeiro desligue a luz.
Em seguida, remova todas as fontes de calor do campo de visão da câmera IR e troque a lente por uma lente de microscópio. Em seguida, altere as configurações de calibração da câmera, carregue uma lente de microscópio e calibre um tamanho de imagem de 500 por 250 pixels dentro da faixa de 20 a 50 graus Celsius. Use a unidade de foco do motor para focar a amostra.
Em seguida, execute um teste de tração padrão a uma velocidade de acionamento direto linear de 900 mícrons por segundo, conforme descrito anteriormente. Com a amostra ainda no lugar, inicie o software da câmera IR e carregue a calibração para a lente de 50 milímetros com lente close-up. Escolha um tamanho de imagem de 1.280 por 1.024 pixels e uma faixa de temperatura de 20 a 50 graus Celsius negativos.
Abra o programa de controle e defina os parâmetros de controle. Defina a posição inicial do acionamento direto linear para as ligas com memória de forma para que a amostra fique sob carga zero. Além disso, defina a posição alvo equivalente à posição alvo do treinamento.
Defina a velocidade do acionamento direto linear para carga e descarga da liga com memória de forma para 9.000 micrômetros por segundo. Em seguida, defina a velocidade do acionamento direto linear no nível inferior da configuração para 100 milímetros por segundo. Em seguida, defina o tempo de contato para seis segundos.
Escolha o contato após o modo de carga e descarga e defina o número de ciclos para 40. Escolha uma taxa de aquisição de câmera IR de 20 milissegundos por quadro e clique no botão Iniciar para carregar as configurações. No software da câmera IR, escolha um nome de arquivo e aloque 50.000 quadros para o experimento.
Mude de uma fonte de disparo interna para externa e inicie o modo de aquisição de dados. Por fim, abra o programa de controle e pressione o botão iniciar experimento. Isso iniciará o ciclo de resfriamento elastocalórico.
Neste clipe de filme, uma fita de níquel titânio está sendo esticada durante o treinamento. O alongamento controlado leva a um aumento médio de temperatura de 12,2 graus Kelvin. O material segue uma curva de histerese típica e, eventualmente, se instala em uma resposta como a mostrada em vermelho.
Mostrado aqui com uma fita de níquel-titânio cobre-vanádio, a largura da histerese aumenta com o aumento das taxas de deformação. Isso é resultado da mudança de temperatura durante a transformação de fase. O diagrama mostra que, após um certo ponto, não há mais aumento da mudança de temperatura em resposta ao aumento da taxa de deformação.
Este vídeo infravermelho mostra que, ao aumentar o número de ciclos de resfriamento, as diferenças de temperatura entre o dissipador de calor e a fonte de calor aumentam e resultam em uma mudança mínima e máxima de temperatura decrescente do material. Após o primeiro ciclo, surge um perfil de temperatura não homogêneo porque o dissipador de calor e a fonte de calor não entram em contato com toda a fita. Aqui você pode ver a comparação entre experimento e simulação de um teste de tração.
O modelo subjacente da simulação é uma modificação do Modelo Mueller Achenbach Selleck termomecanicamente acoplado. Isso mostra que o modelo é capaz de reproduzir o comportamento mecânico e térmico do material. Portanto, ao tentar o procedimento, é importante lembrar que os requisitos de projeto estão monitorando todas as etapas de resfriamento e também um controle direto dos parâmetros de variação.
O encapsulamento térmico aumentará a eficiência do processo, no entanto, a observabilidade seria bastante reduzida. Para o desenvolvimento de um dispositivo real depois, é claro que você o levaria em consideração. Seguindo este procedimento, outras variações de processo além do controle do processo adiabático, como processos combinados adiabáticos não adiabáticos, podem ser realizadas para responder a perguntas adicionais, como a influência da fase de contato e na eficiência do processo e no poder de resfriamento.
Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa compreensão do efeito de resfriamento elastocalórico e como a otimização de materiais e o controle do processo influenciam o poder de resfriamento e a eficiência do processo.
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Este estudo investiga materiais elastocalóricos e processos de resfriamento usando um equipamento de teste personalizado. A pesquisa se concentra na caracterização de ligas de memória de forma (SMA) e na otimização da eficiência de resfriamento.
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.