形状記憶基づきElastocaloric冷却プロセスの調査とモデル検証のための実験方法

1Lab for Measurement Technology, Saarland University, 2Intelligent Material Systems Lab, Saarland University, 3Lab for Material Science, Ruhr Universität Bochum
Published 5/02/2016
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Engineering

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Summary

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Schmidt, M., Ullrich, J., Wieczorek, A., Frenzel, J., Eggeler, G., Schütze, A., et al. Experimental Methods for Investigation of Shape Memory Based Elastocaloric Cooling Processes and Model Validation. J. Vis. Exp. (111), e53626, doi:10.3791/53626 (2016).

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Abstract

elastocaloric冷却プロセスを用いて記憶合金(SMA)の形状従来の蒸気圧縮ベースの冷却プロセスに環境に優しい代替手段である可能性を有します。ニッケル - チタン(ニッケルチタン)ベースの合金系は、特に、大elastocaloric効果を示します。また、効率的なソリッドステートベースの冷却プロセスの開発に必要な材料特性であり、大きな潜熱を示します。科学的な試験装置は、これらのプロセスとのSMAでelastocaloric効果を調査するために設計されています。実現試験装置は、SMAの機械的なロードとアンロードサイクルの独立制御、ならびにSMAの冷却要素と熱源/ヒートシンクとの間に導電性の熱伝達を可能にします。試験装置は、機械的及​​び熱パラメータの同期測定が可能な包括的モニタリングシステムが装備されています。プロセス依存機械的な仕事を決定することに加えて、システムはまた、measuremenを可能にします高性能赤外線カメラを使用することにより、elastocaloric冷却効果の熱カロリーの側面のトン。培地から効率的な熱伝達のために重要なの両方を冷却すること - それは局在化および速度効果のイラストができるため、この組み合わせは、特に重要です。

提示作業は、異なる材料とサンプルの形状でelastocaloric材料特性を識別するための実験方法について説明します。また、試験装置は、異なる冷却プロセス変動を調べるために使用されます。導入された分析方法は、材料、プロセスおよびプロセスの効率に関連する境界条件の影響の差別対価を有効にします。 (熱機械的に結合された有限要素モデルの)シミュレーション結果と実験データの比較はelastocaloric効果の基礎となる物理学のより良い理解を可能にします。また、実験結果、ならびに知見BAシミュレーション結果にsedは、材料特性を改善するために使用されます。

Introduction

強誘電性材料に基づく固体冷却プロセスは、従来の蒸気圧縮ベースのプロセスに環境に優しい代替品となる可能性を持っています。強誘電性材料は、磁気熱量electrocaloricとelastocaloricエフェクト1、2、ならびにmulticaloric材料挙動3として記載されているこれらの効果の組み合わせを、示すことができます。 4:強誘電性材料で異なるカロリーの効果は、現在、ドイツ科学財団(DFG)重点プログラムSPP 1599年の「冷却用の新しい概念強誘電性材料におけるカロリー影響」の一環として検討されています。このプログラム内で検討されている記憶合金(SMA)は、それらの大きな潜熱5に特定のNi-Ti系合金では、大規模なelastocaloric効果を示す形状。高い歪み速度における歪み誘起相変態は、 図1に示すように、SMAの大きな温度変化をもたらします。断熱は、オーステナイトからマルテンサイトへの発熱の相変態は、SMAの温度を上昇させます。大幅な温度低下にリードをオーステナイトへのマルテンサイトから吸熱変換。これらelastocaloric材料特性は、適切な機械的負荷及び除荷サイクルを適用することによって、固体の冷却工程のために使用することができる。 図2は、ブレイトンサイクル以下、典型的elastocaloric冷却サイクルを示します。アンロード熱源とコールドとの間の熱伝達は、低温レベルで行われるSMA。次の段階では、SMAは非接触状態にあり、高速、断熱負荷はSMAの著しい温度上昇をもたらします。ホットSMAとヒートシンクとの間の後続の熱伝達は、SMAの一定歪みで起こります。熱移動が完了すると、速く、断熱アン次冷却Cその後、熱源の温度以下SMAの重要な温度低下につながりますycleと熱源との熱伝達が開始することができます。 elastocaloric冷却プロセスの効率は、必要な機械的な仕事と吸収された熱によって異なります。

まず、引張試験中に温度場を監視する実験は、異なる速度でSMAストリップおよびワイヤの引張試験時の局所的な温度のピークの形成を調査する目的で、ショー 6,7により行いました。適用される実験方法には、サーモグラフィー測定によって温度場の同時取得と機械的パラメータ(応力、歪み及び歪み速度)の測定値を組み合わせます。引張試験機でSMA試料のローディング及びアンローディング中に、赤外線(IR)カメラは、SMAのサンプルのIR画像を取得するために使用されました。この技術は温度ピークのひずみ速度依存形成の調査を可能にします。上の温度分布の測定サンプルはelastocaloric効果の調査、材料の冷却特性の決意のために非常に重要です。局所温度測定 - 接触温度測定を適用することによっては - 材料の冷却特性を特徴付けるために十分ではありません。温度場の測定はまた、崔によって使用された。8のNi-Ti系線材でelastocaloric効果の研究のために。また、Ossmer 9、10サーモグラフィー温度測定も高ひずみで断熱相変態の調査のためにIRカメラの高いフレームレートを必要としたNi-Ti系薄膜、中elastocaloric効果の研究に適していることが示されました料金。この技術は、elastocaloric量の調査及び固体ベースの熱伝達とに大きな影響を与える温度分布の均一性を可能にしますelastocaloricプロセスの効率。

材料の冷却効率は、応力/歪み測定値に基づいて必要な作業、並びに(アカウントに、温度変化、材料の熱容量を取って決定することができる)、熱を計算することによって決定することができます。しかし、実験方法は、プロセス条件の下でelastocaloric材料の調査を可能にしません。これは、SMA及び冷却効果の効率に大きな影響を与える熱源との間の熱伝達を含みます。

冷却処理条件の材料特性評価およびelastocaloric冷却プロセスの調査は、既存の商用システムによって調査することができないソリッドステートベースの熱伝達を可能にする試験装置を必要とします。この目的のために、新規試験プラットフォームが開発されています。 図3に示すように、テストリグは、次の2つのレベルで設定されている。upperのレベルは基本elastocaloric材料の特性評価および初期トレーニング手順を可能にし、前述の方法に類似し図4を参照)。セットアップは、ロード可能なリニアダイレクトドライブを搭載し、1秒-1( 図5参照)までの歪み速度でSMAをアンロードされています。典型的なサンプルの長さが90ミリメートルである一方で、リニアダイレクトドライブは、最大1.8ミリメートル2の断面を有するサンプルの調査を可能にします。典型的には、引張試験のために使用されるボールねじ駆動装置とは対照的に - リニアダイレクトドライブの利点は、高速かつ高加速度です。また、ロードセル、並びにリニア駆動の統合された位置測定システムは、機械的な測定データを提供します。高解像度IRカメラ(1,280 X 1024ピクセル)(必要な温度範囲で)最大400ヘルツでのSMAの温度プロファイルを測定するために使用されます。解像度を持つ顕微鏡レンズの使用15ミクロン/ピクセルのolutionは、局所的な温度の影響の調査を可能にします。試験リグの低いレベルは、SMAおよび熱源/ヒートシンクとの間の伝導性熱伝達を交互にすることが可能機構を含んでいる( 図6及び 7参照)。空気圧シリンダーリフト一方、SMAおよびSMAからヒートシンクへの熱源との間のより低いレベルのスイッチでリニアダイレクトドライブ、および熱源/ヒートシンク( 図8参照)を低下させます。各アクチュエータは、異なる冷却プロセス変動の調査を可能にする独立して制御することができます。総合的な測定システムは、機械的パラメータの測定を可能にする:アクチュエータ位置、アクチュエータ速度、SMA負荷力、熱伝達、ならびに熱パラメータ(熱源/シンクの内側、すなわち 、温度、温度分布の間にSMAと熱源/シンクとの間の接触力SMAの表面と熱源/罪についてK)。科学的試験プラットフォームのより詳細な説明は、シュミット 11に記載されています。

図5
試験装置の上段の図5.スキーム統合位置測定システムとSMAサンプルのロードとアンロードするためのリニアダイレクトドライブ温度プロファイルの取得のための引張力を測定するロードセル、ならびに高解像度IRカメラ(1,280 X 1024ピクセル)。

図7
試験リグのより低いレベルの図7スキームヒートシンクと熱源との間で切り替えるためのリニアダイレクトドライブ SMAサンプルおよび熱源/シンクとの間の接触を作るために空気圧シリンダ。温度センサはヒートシンク/荘に統合されていますRCEは、ブロックの中心温度を測定します。 SMAおよび熱源/シンクとの間の接触力を測定するための圧縮ロードセルは、この方式で可視の熱伝達機構に統合されていません。

試験装置は、異なる合金組成物およびサンプルサイズだけでなく、幾何学的形状(リボン、ワイヤー)の調査を可能にします。また、セットアップがelastocaloric材料と冷却プロセスの総合的な調査を可能にします。前述の実験を行うことができ、実行はステップバイステップのこの原稿のプロトコルセクションで説明します。

材料の安定化:

安定した材料の挙動は冷却システムにおけるelastocaloric材料の使用のために重要です。この目的のために、機械的な安定化の手順が適用されます。この手順の間材料は、機械的なロードとアンロードサイクルを通過させ、相を行い、オーステナイトからマルテンサイトへの変態。材料の安定化は、強力な速度依存性を示します。高負荷率が相転移の潜熱に起因する材料の温度変化につながります。機械学習サイクルは様々な温度12〜15でそうであるように、この温度変化は、材料の安定化に類似の影響を有します。周知の機械13とカロリー16の安定化に加えて、熱伝導材の安定化は、サーモグラフィ17を適用することによって設計設定を用いて観察することができます。

材料特性評価:

初期の機械的訓練手順の後、材料はelastocaloric材料特性を特徴づけることを可能にする安定した、機械的、熱的及びカロリーの挙動を示します。したがって、異なる速度で機械的サイクリングトレーニング手順とは対照的に、一方が行われる、elastocaloric特徴付けは、ロードおよびアンロードした後保持段階を含んでいます。周囲温度レベルに再び到達するまで保持段階の期間SMA株が一定に保たれます。この種の実験は、周囲温度レベルから開始し、アンロード後の最低到達温度、ならびに材料の効率を決定するために必要とされます。局所温度ピーク速度依存形成がますます均一な温度分布をもたらすより高いレートで、観察することができます。断熱的条件が達成されるまでさらに、歪速度を増加させることにより、温度変化が同様に増加します。材料効率がアンロード中の材料の平均温度の変化と試料の熱容量に基づいて、断熱実験の力 - 変位図、並びに吸収性の熱に基づいて、要求される機械的仕事を計算することによって決定することができます。

Elastocaloric冷却プロセス:

プロセス条件の下でのSMAの冷却効率の調査は、SMAの冷媒と熱源、ならびにヒートシンクの間の熱伝達を必要とします。この目的のために、SMAは、(断熱アン以下)固体熱源と(断熱負荷以下)のヒートシンクに接触しています。プロセスの効率化が強く、プロセス制御および熱境界条件に依存します。冷却プロセスの総合的な調査は、最も効率的なプロセス制御を決定するために、制御パラメータの変化を必要とします。プロセス性能上のパラメータの個々の影響力(接触時間、SMA株SMA歪み速度、接触相(接触ローディング/アンローディング段階の間または後)と接触力)が検討されなければなりません。また、冷却サイクルの数を増加させることにより変更する熱境界条件の影響にあり考慮されます。

モデルの検証:

冷却サイクル中の機械的及び熱的材料の挙動を再現することが可能な熱機械結合材料モデルの開発は、新規な冷却技術の開発のために重要です。モデルは減少し、実験や材料開発努力による材料とプロセスの最適化を可能にします。検証が必要な機械材料の入力データ(オーステナイトとマルテンサイト相の弾性率、機械的ヒステリシスの幅だけでなく、変換株)を生成するために安定化された材料の初期等温引張試験を必要とします。モデルの妥当性は、異なる速度で引張試験に基づいて行われます。モデルに必要な熱量の入力データは、機械的な実験以下の示差走査熱量測定(DSC)によって決定することができます。 DSC測定は、AF実行されなければなりません安定化されたサンプルのカロリー材料特性を測定するために、機械試験ター。

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Protocol

1.試料の調製

  1. ノギスでSMAリボンを測定し、試料の断面を決定します。
  2. 高放射率(ε= 0.96)塗料の薄層でリボンをコーティングすることにより、IR測定用のサンプルを準備します。
    注意:塗料が刺激物として分類されています。手袋、安全メガネと口の保護は、塗料の処理中に着用しなければなりません。

2.材料の安定化(トレーニング)

注意:初期機械的サイクリングは機械的および熱的材料の安定化につながります。安定化効果の調査、およびトレーニング手順自体は、アクチュエータの使用とテストリグの上位レベルだけでなく、赤外線カメラに搭載されたセンサーが必要です。

  1. モータコントローラのプログラムを起動し、ロードされた設定を確認してください。位置モードとコマンドモードに設定を変更します。モーターがアクティブモードにあることを確認します。
  2. Sらに0ミクロンとクリックするモータ制御プログラムにおける目標位置のボタンを「操作が可能に」 - この位置でクランプ間の距離は90ミリメートルです。
  3. 実験のクランプ間のサンプルを置き、サンプルを整列させるために特別設計されたアライメントツールを使用します。
  4. ロードセルおよびサンプルの負荷を曲げないようにするための取り付け助剤を用いてクランプを締めます。再現可能なクランプ力(:20 Nmで締め付けトルク)を確保するためにネジを締めるためにトルクレンチを使用してください。
  5. 現在のモータ位置を確認し、モータはスタート位置(0ミクロン)であることを確認してください。
  6. IRカメラソフトウェアを起動し、クローズアップレンズと組み合わせた50ミリメートルレンズのためのキャリブレーションをロードします。 1280×100ピクセルの画像サイズ、-20℃〜50℃の温度範囲を選択します。モーターフォーカスユニットを使用して、カメラを置き、試料全体がカメラの視野内にあることを確認。
    注:IRカメラを、COMBINAに選択されたレンズシステムとションを50mM、F / 2と200mmで作動距離での60μmの最小画素サイズの開口部の焦点距離(F)を有します。
  7. トレーニングや材料の特性評価のための制御プログラムを開き、制御パラメータ(変位、速度、保持時間、最大と最小の力、サイクル数と、カメラのフレームレート)を設定します。
    1. 開始位置(0μm)を設定し、材料が完全な相変態を受けるように、目標位置(4500μm)を選択します。
    2. 希望の歪速度を満たすために、リニアダイレクトドライブ速度(速度ロード/アンロード)を設定します。プロセス関連のトレーニングを冷却するための5×10 -4-1(45ミクロン/秒のアクチュエータ速度)の歪み速度を選択します。
      1. (選択された歪速度に基づいて、リニアダイレクトドライブ速度(V)を決定イプシロン )90 [mm]の初期試料長(L 0)(V = <IMGのalt = "イプシロン" SRC = "/ファイル/ ftp_upload / 53626 / epsilon.jpg" />がl 0を ∙)
    3. 0秒に保持時間を設定します。
    4. 新しいサンプルとの最初のサイクルのための1にサイクル数を設定します。
    5. 圧縮荷重及び引張過(最小負荷1 MPaで、最大荷重は800MPa)を回避するために、サンプル固有の最小値と最大力レベルを設定します。
    6. 50ミリ秒/フレーム(毎秒20フレーム)のIRカメラ取得レートを選択します。
    7. 設定をロードするために、スタートボタンをクリックします。
  8. 赤外線カメラのソフトウェアを開き、ファイル名を選択し、5000フレームを割り当てます。
    1. 外部トリガ・ソースに内部から切り替えて、データ取得モードを開始します。
  9. 制御プログラムを開き、スタート実験ボタンを押してください。
  10. データ可視化
    1. 実験が終了すると、データ処理ソフトウェアにデータをロードし、力/変位、STの点でそれを可視化RESS /ひずみ、力/時間と位置/時間の図。
    2. IRカメラソフトウェアにIRデータをロードし、時間分解温度プロファイルを評価します。 SMAリボンの表面を覆う測定領域を定義し、対時間サンプルの平均最大値と最小温度をプロットします。
  11. 材料が安定した機械的挙動を示し、残留歪みを補償するための開始位置を適応させるまで繰り返して、2.9から2.6まで繰り返します。
    1. 最初の10サイクルの後、10に実験あたりのサイクル数を増加させ、安定した物質の挙動に達するまで実験を進めます。

3.材料解析

注:材料特性評価は、アクチュエータの使用とテストリグの上位レベルだけでなく、赤外線カメラに搭載されたセンサーが必要です。特性評価手順の間サンプルがロードされ、実行中に異なる速度でアンロードロードとアンロード後の保有期間。

  1. SMAリボンがアンクランプされており、試験装置の制御システムはトレーニング後にオフに切り替えられている場合は、繰り返しは、2.6から2.1までをステップして、再度サンプルをクランプ。これはそうではなかった場合は、次のように進みます。
  2. トレーニングや材料の特性評価のための制御プログラムを開き、制御パラメータ(変位、速度、保持時間、サイクル数と、カメラのフレームレート)を設定します。
    1. サンプルはゼロで負荷がかかっているように、開始位置を設定し、トレーニング(4500ミクロン)の目標位置への目標位置と同等に設定してください。
    2. 希望の歪速度を満たすために、リニアダイレクトドライブ速度(速度ロード/アンロード)を設定します。 1×10 -1-1(9000ミクロン/秒のアクチュエータ速度)は、x 1.4ミリメートル以上0.75ミリメートルの断面を有するサンプルのための断熱相変態につながるの歪速度を選択します。
    3. 180 SEに保持時間を設定します。サンプルが初期温度レベルに到達するために十分である、C。
      注:保持時間は4×τは、次の特性評価実験の開始前に増加されなければならないよりも小さい熱平衡の時定数(τ)を計算することにより、実験および保持時間の後に検証されなければなりません。
    4. 1にサイクル数を設定します。
    5. 圧縮荷重及び引張過(最小負荷1 MPaで、最大荷重は800MPa)を回避するために、サンプル固有の最小値と最大力レベルを設定します。
    6. 5ミリ秒/フレーム(毎秒200フレーム)のIRカメラ取得レートを選択します。
    7. 設定をロードするために、スタートボタンをクリックします。
  3. 赤外線カメラのソフトウェアを開き、ファイル名を選択し80,000フレームを割り当てます。
    1. 外部トリガ・ソースに内部から切り替えて、データ取得モードを開始します。
  4. 制御プログラムを開き、スタート実験ボタンを押してください。
  5. IRデータを読み込み赤外線カメラのソフトウェア。プロットは、最大と最小のサンプル温度対時間を意味します。データをエクスポートし、データ処理ソフトウェア10,11と一定の熱平衡化時間を計算します。
  6. 必要に応じて計算された熱平衡の時定数に基づいて、保持時間を適応させます。
  7. 繰り返しは3.5に3.2をステップし、5×10 -5秒から歪み速度を変化させる-1 1×10 -1-1、ならびに株を2%から5%の最大ひずみまで(最大ひずみと等価ですトレーニング中の最大ひずみ)。
  8. 局所的な温度ピークの調査:
    注:材料はelastocaloric効果の速度に依存する局在効果を示しています。これらの影響を慎重に研究では、SMAの温度プロファイルの高い特殊な解像度が必要です。この目的のために、IRカメラのレンズは、顕微鏡レンズによって置き換えられなければなりません。顕微鏡レンズは、3.0の開口、1Xの倍率15の画素サイズを有します195ミリメートルの作動距離でミクロン。
    1. 光スイッチを切り、IRカメラの視野からすべての熱源を除去し、レンズを変更します。
    2. カメラキャリブレーションの設定を変更し、50℃、500×250ピクセルの画像サイズに20℃の温度範囲内で顕微鏡レンズのキャリブレーションをロードします。サンプルを集中するモータフォーカスユニットを使用してください。
    3. 素材の安定化:セクション2に記載されている手順に従って、1×10 -1-1(9000ミクロン/秒)のひずみ速度で引張試験を行います。
  9. データ可視化
    1. データ処理ソフトウェアに機械的データをロードし、力/変位、応力/歪み、力/時間と位置/時間図の点で、それを可視化します。
    2. IRカメラソフトウェアにIRデータをロードし、時間分解温度プロファイルを評価します。 SMAリボンの表面を覆う測定領域を定義し、平均最大をプロットIMUMと時間対サンプルの最低温度。

4. Elastocaloric冷却プロセス

注:elastocaloric冷却プロセスの調査は、セットアップの上下のレベルだけでなく、赤外線カメラでのアクチュエータやセンサを使用する必要があります。これらの実験は、プロセスのパフォーマンスを最適化するために、制御パラメータの変化が含まれます。

  1. SMAリボンがアンクランプされており、試験装置、材料特性評価後にオフに切り替えられている場合は、繰り返しは、2.5から2.1までをステップして、再度サンプルをクランプ。これはそうではなかった場合は、次のように進みます。
  2. IRカメラソフトウェアを起動し、クローズアップレンズで50ミリメートルレンズのためのキャリブレーションをロードします。 1280 X 1024ピクセルの画像サイズと50°C -20°Cの温度範囲を選択します。モーターフォーカスユニットを使用して、カメラを置き、試料全体がカメラの視野内にあることを確認してください。
    注:選択されたレンズ系と組み合わせたIRカメラは、50mmの焦点距離(F)を有し、F / 2と200mmで作動距離での60μmの最小画素サイズの開口部。
  3. elastocaloric冷却プロセスのための制御プログラムを開き、制御パラメータ(リニアダイレクトドライブ1(上位)の変位、リニアダイレクトドライブ1と2の速度、接触時間、最大と最小の力、接触相を設定し、サイクルとカメラの数フレームレート)。
    1. サンプルはゼロで負荷がかかっているように、SMAのロードおよびアンロードするためのリニアダイレクトドライブの開始位置を設定し、トレーニング(4500ミクロン)の目標位置への目標位置と同等に設定してください。
    2. 1×10 -1-1(/秒9000ミクロン)の歪み速度を満たすために、SMAの積み下ろし用のリニアダイレクトドライブの速度(速度ロード/アンロード)を設定します。 100セットアップの低いレベルでのリニアダイレクトドライブの速度を設定します。ミリメートル/秒
    3. 6秒に接触時間を設定します。
      注意:接触時間は、熱伝達の持続時間を決定し、10ミリ秒を超える任意の値に設定することができます。
    4. ロード/アンロードモード後の連絡先を選択してください。
      注意:接触相の影響をロードおよびアンロードは、断熱(ロード/アンロード後の接触)または(ロード/アンロード時の接触)ヒート・シンク/ソースへの熱伝達と組み合わせであるかどうか。
    5. 40にサイクル数を設定します。
    6. 圧縮荷重及び引張過(最小負荷1 MPaで、最大荷重は800MPa)を回避するために、サンプル固有の最小値と最大力レベルを設定します。
    7. 20ミリ秒/フレーム(毎秒50フレーム)のIRカメラ取得レートを選択します。設定をロードするために、スタートボタンをクリックします。
  4. 赤外線カメラのソフトウェアを開き、ファイル名を選択すると50000のフレームを割り当てます。外部トリガ・ソースに内部から切り替えて、データ取得モードを開始します。
  5. 制御PROGRを開きます。午前スタート実験ボタンを押してください。
  6. データ可視化
    1. 実験は、データ処理ソフトウェアにロードにデータを完了し、次のデータ可視化されたら:力/変位、応力/ひずみ、温度/時間(ヒート・シンク/ソースの温度)、力/時間、接触力/時間と位置をリニアアクチュエータ/時間の。
    2. IRカメラソフトウェアにIRデータをロードし、時間分解温度プロファイルを評価します。 SMAの試料の表面、ならびにヒートシンクと熱源の表面を覆う3つの測定領域を定義します。定義された測定領域の時間分解平均、最大値と最小温度データをエクスポートし、データ処理ソフトウェアにロードします。
    3. 温度/時間図にIRデータを視覚化します。
  7. 歪み、接触時間及び接触相:パラメータの変動の下で実験を繰り返します。

5.モデルの検証

  1. 第2節で説明する手順を実行して進み、5×10 -5-1、5%のひずみのひずみ速度で等温引張試験を行います。
  2. 実験が終了すると、データ処理ソフトウェアにデータをロードし、応力/歪み測定値を視覚化します。オーステナイトの弾性率およびマルテンサイト相、変態株だけでなく、ヒステリシスの幅を計算します。モデル7のための機械的入力データとして、前述のデータ機能。
  3. 5×10 -3〜1×10 -4-1、5×10 -4-1、1×10 -3-1の歪み速度でさらに引張試験を行います-1、1×10 -2-1、5×10 -2-1、1×10 -1秒>まで-1モデルの検証データを生成します。
  4. 実験が完了した場合、安定化材料の熱量材料特性(相転移の潜熱、材料の比熱容量)を決定するためのテストシステムからサ ​​ンプルを取り、示差走査熱量測定(DSC)18を実行します
    注:DSC測定は、熱機械的に結合されたモデルのカロリー入力データを提供します。
  5. ステップ5.3で説明した引張試験のシミュレーションを開始します。
    1. 市販の有限要素ソフトウェアに形状記憶合金のためのカスタムモデルを実装します。
      1. ジオメトリノードを選択し、1Dワイヤジオメトリを描画する間隔を選択します。
      2. STEでの機械的試験から同定されたモデルパラメータを定義するパラメータのノードを選択P 5.2。
      3. 定義ノードを右クリックし、 変数ノードを作成するための変数を選択します。 変数ノードを選択し、統計熱力学19由来の遷移確率を決定するためのアルゴリズムを定義します。
      4. 物理学の追加 ] 選択し、静止運動量収支からなる、超弾性形状記憶合金の挙動を記述する1次元の偏微分方程式のセットを定義する係数フォームPDEまたは一般形PDEを追加 、内部エネルギーと相変態20の運動方程式のバランス。
    2. 環境温度へのワイヤの初期温度を設定するための初期値のサブノードを選択します。
      1. STの歪率のために、セクション2に記載の実験手順に従い、歪みを適用するための機械的な境界条件を規定するディリクレ境界条件を選択EP 5.3、ワイヤの一方の端部の変位を拘束し、もう一方の端の変位を規定します。
      2. 薄いためワイヤに比べて大規模なクランプの一定温度に熱境界条件を設定するディリクレ境界条件を選択します
        注:有限要素ソフトウェアの標準設定は、収束解をもたらしません。
      3. 標準設定( 例えば 、絶対および相対許容誤差と非線形の減衰係数、反復ニュートン-ラプソンソルバ)を変更し、ソルバー実行するために「計算」をクリックするソルバー設定のサブノードを選択します。
  6. データ分析
    1. データ解析ソフトウェアに実験とシミュレーション結果をロードし、機械的および熱的データを視覚化します。
    2. 実験とシミュレーションの結果、それぞれの機械的(応力/ひずみ応答)との熱(特別な解決の温度変化を比較サンプル)材料挙動。

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Representative Results

材料の安定化(トレーニング):

図9は 50のトレーニングサイクルの応力/ひずみ線図を示しています。調査したサンプルは、A = 1.45ミリメートル2の断面のNi-Ti系リボンです。 1×10 -3秒の印加歪み速度-1ΔT= 12.2 K.温度上昇の平均温度上昇をもたらす安定化効果に大きな影響を有する12- 14。機械的安定性に加えて、熱安定化は、 映画1は、フレームレートは、リアルタイム測定の5倍である、最初の三つの訓練サイクル中にサンプルの温度分布を示している。同様に観察することができます。実験は、各サイクルの後に停止し次第、サンプルが周囲温度に達するように再開しました。 elastocaloric効果の均質化温度ピークの強度は、サイクル数を増加させることによって減少が観察されます。

図9

図9.トレーニング中のバイナリのNi-Ti系リボンの機械的安定化。1×10 -3秒の歪み速度で50のトレーニングサイクルの応力/ひずみ線図-1。

材料特性評価:

NiTiCuVリボン(A = 1.07 平方ミリメートル)のelastocaloric材料解析の結果を図10に示されている。 図10の応力/歪図(a)は増加する歪み速度が増加し、ヒステリシス幅7、12、21をもたらすことを示しています。この相関は、結果OでまたΔT歪速度線図( 図10(b)参照 )に示されている相変態時の温度変化、F。さらに、図は、5×10 -2秒より高い歪み速度で-1、温度変化のさらなる増加がないことを示しています。温度変化の停滞は、(応力 - ひずみ線図に示されている)は、温度ストレスの増加の停滞から誘導することができる、断熱限界に達したことを示しています。さらに、高レートでの平均値と最大温度変化の間の小さな偏差は、材料がほぼ均一に変換することを示しています。 IRビデオの比較は、1×10 -3-1( 動画2(ロード) ムービー3(アンロード)を参照)のひずみ速度で1×10 -1秒のひずみ速度で行われた実験中に取得されました-1(10倍遅く、 映画4(ロードを参照してください) ムービー5())10倍遅くをアンロードするには、歪速度を増加させることによりelastocaloric効果の均質化を示しています。

材料特性評価に基づいて、材料の効率を決定することができます。 1×10 -1秒の歪速度で断熱ロード・アンロードサイクルの作業は-1、図11の力-たわみ線図の領域に相当します。赤い部分は、ヒステリシスの回復不能な作業を示しています材料の成績係数(COP)を決意するために考慮されます。熱容量は比熱容量(CP = 0.46 J /(kgのK))をアカウントに取ることによって決定することができる一方、熱は、20 Kの平均の負の温度変化と試料の熱容量に基づいて算出されます密度(ρ= 7340キロ/ cm 3)を、試料の量。 7の結果のCOPは、qは吸収された熱および機械的な作業のuotient。冷却サイクルの熱力学的解析に基づいてelastocaloric冷却プロセスの効率を決定するためのグラフィカルな方法は、シュミットに記載されている。22

図1O

図10.素材の特性評価。 速度依存性の応力/歪図(a)と最大最小値を示すΔT/歪み速度線図、及びNiTiCuVリボンのSMAの温度変化(B)を意味します。株は、ロードおよびアンロードした後、150秒間一定に保ちました。

図11
図11.ワーク。NiTiCuVリボンの力/変位図(A = 1.07ミリメートル2)D断熱ロードとアンロードサイクルをuring。偏向はロードおよびアンロードした後、150秒間一定に保ちました。アンロード時の作業が潜在的に回収することができたのに対し、作業は図中の領域に相当します。

冷却プロセス:

図12(A)の力たわみ図40は冷却サイクル中に、以前に特徴付けNiTiCuV試料の機械的挙動を示しています。 SMAおよび熱源/シンクとの間の接触時間は、6秒に設定し、歪み速度は、1×10 -1秒に設定した-1。 図12(B)における温度-時間図はヒートシンクの温度上昇及びプロセスの熱的境界条件を変更し40の冷却サイクル中の熱源の温度低下を示しています。また、境界線cの影響機械的および熱的材料挙動にonditionsを観察することができます。 IRビデオ( 動画6)は、サイクル数を増加させることによって、材料の最小および最大温度変化これはまた、ヒステリシス幅の減少に反映されて減少することを示している( 図12(a)参照 )。ヒート・シンク/ソースが全体SMAリボン( 動画6を参照)に連絡していないため、最初のサイクルの後、不均一な温度分布が生じます。最初のサイクル後のSMAの顕著な異なる温度プロファイルは第二サイクルにおけるより低い転換株をもたらす( 図12(a)参照)。 図13に示すように、プロセスのCOPが強くヒートシンクと熱源の温度に依存する。ヒートシンクと熱源との間の温度上昇差の間の減少の温度差に関連する減少COPをもたらします熱源と目電子SMA。 COPは、回復不可能な作業に基づいて算出されるSMAと熱源との接触時及び吸収された熱( 図10参照 )。吸収された熱は考慮SMAの熱容量と熱源との接触時のSMAの平均温度変化を取ることによって決定されます。処理の単位面積あたりの冷却力( 図14参照同等の傾向を示しています。単位面積当たりの冷却能力は、サイクル毎に吸収された熱、13.1秒のサイクル時間と熱源(8.4×10 -6 M 2)と接触しているサンプルの表面積に基づいて計算することができます。 SMAベースの冷却プロセスのこの例では、材料は、材料特性評価と比較して、プロセス条件下で異なる挙動を示すことを実証します。熱伝達プロセス制御は、材料の冷却性能に影響を与えるとELASTの検証のために考慮されなければなりませんocaloric材料。

図12
図12冷却プロセス。力/偏向図(a)および温度/ NiTiCuV試料(A = 1.07 mm 2)とし、6秒の接触時間で40サイクルの冷却工程の時間図(B)。

図13
冷却プロセスの図13 COP冷却サイクルの増加が減少COPとヒートシンクと熱源との間の温度上昇の差をもたらします。

図14
プロセスの図14.冷却パワー。冷却サイクル数の増加は、クーの低下につながりますリン単位面積あたりの電力とヒートシンクと熱源との間の温度上昇の差。

モデルの検証:

図15は、(また、 映画7参照 1×10 -3-1の歪み速度で行われ、引張試験の実験とシミュレーションとの比較を示しています。比較試料は、0.6mmの直径90ミリのクランプ長さのNi-Tiワイヤでした。シミュレーションの基礎となるモデルは、熱機械的に結合されたミュラー・アッヘンバッハ-Seelecke(MAS)モデル23、24、19の変形例です。モデルは、ローカライズされた相変態と不均一な温度分布をシミュレーションするように拡張されました。シミュレーション(参照実験結果との比較は、((A)映画7参照映画7(b)に)モデルは、熱材料の挙動と同様に、機械的に再現することが可能であることを示しています。シミュレートされた温度場は、局所的な温度ピークを示し、ピークの強度は、実験との良好な相関を示します。また、温度ピークを形成し、得られた応力減少のタイミングは良い一致を示しています。適用モデルアプローチは、引張荷重で材料挙動のシミュレーションに限定されるものではなく、また、曲げ荷重は25をシミュレートすることができます。物理的にやる気のモデルは、基礎となるメカニズムの詳細な分析を可能にし、実験や材料開発労力を低減することにより、プロセスおよび材料の最適化をサポートしています。

図15
実験(a)とシミュレーションとの間の図15の比較(b)は、0.6mmの直径を有するNi-Tiワイヤの結果(A = 0.2734ミリメートル2)検証実験では1×10 -3秒の歪み速度で引張試験-1。

図1
図1(動画)。 SMAサンプルの断熱相変態。断熱、オーステナイトからマルテンサイトへの発熱相変態は、SMAの温度と大幅な温度低下にリードをオーステナイトへのマルテンサイトから吸熱変換を増加させます。 (右クリックしてダウンロードし 、この映画を)

図2
図2(動画)。 Elastocaloric冷却サイクルの熱源とSMAとの間の熱伝達は、低温レベルで行われます。次の段階では、SMAは、非接触状態にあり、高速(断熱)ローディングは、SMAの温度を上昇させます。ホットSMAとヒートシンクとの間の後続の熱伝達は、SMAの一定歪みで起こります。熱移動が完了すると、高速断熱アンロードSMAの重要な温度低下につながります。 (右クリックしてダウンロードし 、この映画を)

図3
図3(動画)。 3Dアセンブリアニメーション。アニメーションは、試験リグの上位レベルでの主要なコンポーネントを示しています。 (右クリックしてダウンロードし 、この映画を)

図4
図4(動画)。試験リグの3Dアニメーション。 ダウンロードし 、この映画を)

図6
図6(動画)。 3Dアセンブリアニメーション。アニメーションは、試験リグの低いレベルでの主要なコンポーネントを示しています。 (右クリックしてダウンロードし 、この映画を)

図8
図8(動画)。試験リグの3Dアニメーション。アニメーションはelastocaloric冷却サイクルを示しています。 (右クリックしてダウンロードし 、この映画を)

映画1 1×10 -3 -1(5倍の再生速度) の歪み速度でのNi-Ti系リボンの最初の三つのトレーニングサイクルの映画1 IRムービー 。IRムービーを増加させることによってelastocaloric効果の増加均質化効果を示しますトレーニングサイクル数。 (右クリックしてダウンロードしてください

ムービー2
1×10 -3-1(IRムービー、1xの再生レート)の歪み速度でNiTiCuVリボンの映画2.機械的負荷。IRムービーがSMA表面上の不均一な温度分布を示しています。 (右クリックしてダウンロードしてください


1×10 -3-1(IR 映画; 1倍の再生レート) の歪み速度でNiTiCuVリボンの映画3.機械搬出 。IRムービーがSMA表面上の不均一な温度分布を示しています。 (右クリックしてダウンロードしてください

映画4
映画1×10 -1-1(IR 映画、10倍遅い再生レート) の歪み速度でNiTiCuVリボン(A = 1.07ミリメートル2)4.機械的負荷 。IRムービーがSMAに均一な温度分布を示しています表面。 (右クリックしてダウンロードしてください

ページ= "1"> 映画5
1×10 -1-1(IR映画、10倍遅い再生レート)の歪み速度でNiTiCuVリボンの映画5.機械搬出。IRムービーがSMA表面上に均一な温度分布を示しています。 (右クリックしてダウンロードしてください

映画6
映画6. 40サイクルの冷却工程のIRムービー。NiTiCuVサンプルとヒートシンクとの間の接触時間は、ソース/ 6秒に設定しました。 1、2、11、12、21、22、31、32および40(右クリックして:映画はサイクルを示してダウンロード

G "/>
0.6ミリメートル(A = 0.2734ミリメートル2)の直径のNi-Tiワイヤの実験とシミュレーション結果とのムービー7.比較は。検証実験は、1×10 -3-1の歪み速度で引張試験です。モデルは、機械的および熱的材料の挙動を再現することができ、機械的サイクリング中に現れる温度前線を予測することができます。 (右クリックしてダウンロードしてください

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Discussion

提示科学的な試験装置は、プロトコルの項に記載した実験を行うことによってelastocaloric材料と冷却プロセスの総合的な調査を可能にします。クランプ前の試料の正確な位置合わせは、すべての実験のために重要です。悪いアライメントは、潜在的に早期材料破壊につながることができます。また、最大値は完全な相転移に​​到達するのに必要な歪みは、合金組成に依存するのに対し、歪みは、材料寿命に大きな影響を与える適用しました。調査NiTiCuV合金の転換株( 図10参照)、図9および図13に示されたNi-Ti合金の変態株よりも著しく低い。このために、形質転換株を同定するための最初の試験は、のために実行されなければなりません新しい合金。

テストプラットフォームの開発ニーズは、プロセスpを独立に制御しましたarameters、すべてのサイクルの段階の間の熱的および機械的相互作用のプロセスコンポーネントの挙動(SMAサンプル、熱源とヒートシンク)の監視。したがって、ヒートシンクおよび熱源は、すべてのプロセス段階中SMAサンプルおよび熱源/シンクの、互いに有効に同時、サーモグラフィ測定隣取り付けました。 SMAリボン上の不均一な温度分布、ならびにヒートシンクとSMAの行動上の熱源の温度進化の影響( 図10およびムービー6を参照)、サーモグラフィープロセスの調査の必要性を示しています。温度プロファイルと不均一な熱交換が唯一のプロセスの効率に影響を与えません。材料の寿命は、温度プロファイルに影響されます。材料12〜14の機能的および構造的疲労の大幅な増加に機械的サイクリングリード時の高温6サイクルを実行する必要がelastocaloric冷却装置のために重要です。サーモグラフィによる材料の温度プロファイルを決定するために、予備実験は、材料の均一な、高放射率が必要であることを示しました。材料コーティング(高放射ワニス)合金組成と試料の塗布面の処理とは独立し、より再現性の放射率を提供します。 90ミリメートルの長さのSMAリボン上の温度分布の調査は1280ピクセルで完全なサンプルの長さをカバーするために、約80ミクロン/ピクセルの解像度が必要です。これは、少なくとも一つのIR画素は、常に完全にサンプルで覆われていることを保証するために、240μmの最小サンプル幅を制限します。温度プロファイルの測定場合、小さなサンプルは、顕微鏡レンズと組み合わせて、IRカメラで調べることができます完全なサンプルの必要はありません。顕微鏡レンズは、15ミクロン/ピクセルの解像度を提供し、45ミクロンの幅を持つサンプルの調査を可能にします。

設計された科学的な試験装置は、さらに高度なelastocaloric冷却サイクルの調査を可能にします。ヒートシンクと接触してSMAの非断熱負荷がヒステリシス幅を減少させることによって効率を向上させる方法であって、中に最大SMAの温度を低下させることができます。さらに、低い最大SMAの温度は、潜在的に材料の寿命を延ばすことができます。

科学的な試験装置によって達成代表的な結果は、テストプラットフォームが異なる寸法とフォームファクタを持つ様々な合金の調査を可能にすることを示しました。サンプルの最大断面1.8 平方ミリメートルに制限されています。制限は、1200 N.サンプル寸法INFLのリニアダイレクトドライブの最大連続力に基づいていますサンプルは断熱変換れる歪み速度は、主断面積比に対する表面の影響を受ける一方、プロセス制御をuence。また、SMAおよび熱源/シンクとの間の接触時間は、効率および/または冷却電力を最適化するために、サンプルの寸法に適合しなければなりません。断面積比の大きな表面は、サイクル時間を減少させ、反対側の比率は、より遅いプロセスにつながります。サンプルサイズの選択、ならびにサンプルの幾何学的形状は、将来elastocaloric冷却装置の動作周波数を定義し、アプリケーションの要件に適合しなければなりません。

elastocaloric冷却プロセスの最適化は、従来の蒸気圧縮ベースのプロセスに競争力のある代替手段であることができる、新規な環境に優しい冷却技術を確立するために必要とされます。設計された科学的なテスト・セットアップなどNiTiCu 26とのNiTiなどの新しい合金の開発CUVは、効率的な冷却装置の開発における最初のステップです。著者の知る限り、この科学的なセットアップは、すべてのプロセスステップの間にSMAと熱源/ヒートシンクの温度を監視することにより、固体ベースの冷却過程におけるSMAのelastocaloric特性の調査を可能にする最初のシステムであります。熱源/ヒートシンクとクランプのまっすぐ前方変更は、グリッドやチューブのような他のフォームファクタを持つSMAの伝導性熱伝達の調査を可能にします。しかし、科学的な試験装置は、科学的なポイント・オブ・ビューから開発し、代わりに高いシステム性能のプロセスおよび材料の最適化のための総合的な材料とプロセスの調査の可能性を提供しています。さらなるステップはelastocaloric冷却装置の設計の科学的な試験設定を用いて得られた結果を転送するために必要とされます。この文脈において、開発熱機械的に結合されたm個odelは、デバイスレベルでの冷却過程をシミュレートし、開発プロセスをサポートしています。

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Acknowledgements

(プロジェクト:EG101 / 23-1、SCHU2217 / 2-1、SE704 / 2-1、EG101 / 29:著者は、DFG優先プログラム1599」の冷却のための新しいコンセプト強誘電性材料でカロリー効果」のサポートを感謝したいです-2、SCH2217 / 3-2、SE704 / 2-2)。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Linear direct drives ESR-Pollmeier ML 1418-U5-W1 SMA loading/unloading; heat transfer
Pneumatic cylinder  Festo ADNGF-40 574031 Contact between heat source/sink and SMA
Inductive position measurement system  AMO LMKA-1101.1NN-1.0-0
Tension and compression load cell Futek LCF451; FSH02241 SMA force
Compression load cell Futek LTH300; FSH00297 Contact force
IR camera Infra Tec Image IR 9360; M91129 1,280 x 1,024 pixels; Maximum frame rate 3,200 Hz
Real-Time Controller  National Instruments NI CompactRIO-9074 Data acquisiton and control system
Camera varnish Tetenal 105202

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References

  1. Fähler, S., Rößler, U. K., et al. Caloric effects in ferroic materials: New concepts for cooling. Adv. Eng. Mater. 14, (1-2), 10-19 (2012).
  2. Moya, X., Defay, E., Heine, V., Mathur, N. D. Too cool to work. Nat. Phys. 11, (3), 202-205 (2015).
  3. Starkov, I. A., Starkov, A. S. On the thermodynamic foundations of solid-state cooler based on multiferroic materials. Int. J. Refrig. 37, 249-256 (2014).
  4. Caloric Effects in Ferroic Materials: New Concepts for Cooling. Available from: http://www.ferroiccooling.de/ (2012).
  5. Moya, X., Kar-Narayan, S., Mathur, N. D. Caloric materials near ferroic phase transitions. Nat. Mater. 13, (5), 439-450 (2014).
  6. Shaw, J. A., Kyriakides, S. On the nucleation and propagation of phase transformation fronts in a NiTi alloy. Acta Mater. 45, (2), 683-700 (1997).
  7. Chang, B. -C., Ja Shaw,, Iadicola, M. A. Thermodynamics of Shape Memory Alloy Wire: Modeling Experiments, and Application. Contin. Mech. Thermodyn. 18, (1-2), 83-118 (2006).
  8. Cui, J., Wu, Y. M., et al. Demonstration of high efficiency elastocaloric cooling with large Delta T using NiTi wires. Appl. Phys. Lett. 101, (7), 073904 (2012).
  9. Ossmer, H., Lambrecht, F., Gültig, M., Chluba, C., Quandt, E., Kohl, M. Evolution of temperature profiles in TiNi films for elastocaloric cooling. Acta Mater. 81, 9-20 (2014).
  10. Ossmer, H., Chluba, C., Krevet, B., Quandt, E., Rohde, M., Kohl, M. Elastocaloric cooling using shape memory alloy films. J. Phys. Conf. Ser. 476, (1), 012138 (2013).
  11. Schmidt, M., Schütze, A., Seelecke, S. Scientific test setup for investigation of shape memory alloy based elastocaloric cooling processes. Int. J. Refrig. 54, 88-97 (2015).
  12. Tobushi, H., Shimeno, Y., Hachisuka, T., Tanaka, K. Influence of strain rate on superelastic properties of TiNi shape memory alloy. Mech. Mater. 30, (2), 141-150 (1998).
  13. Miyazaki, S., Mizukoshi, K., Ueki, T., Sakuma, T., Liu, Y. Fatigue life of Ti-50 at.% Ni and Ti-40Ni-10Cu (at.%) shape memory alloy. Mater. Sci. Eng. A. 273-275, 658-663 (1999).
  14. Olbricht, J., Yawny, A., Condò, A. M., Lovey, F. C., Eggeler, G. The influence of temperature on the evolution of functional properties during pseudoelastic cycling of ultra fine grained NiTi. Mater. Sci. Eng. A. 481-482, 142-145 (2008).
  15. Tušek, J., Engelbrecht, K., Mikkelsen, L. P., Pryds, N. Elastocaloric effect of Ni-Ti wire for application in a cooling device. J. Appl. Phys. 117, (12), 124901 (2015).
  16. Zarnetta, R., Takahashi, R., et al. Identification of Quaternary Shape Memory Alloys with Near-Zero Thermal Hysteresis and Unprecedented Functional Stability. Adv. Funct. Mater. 20, (12), 1917-1923 (2010).
  17. Schmidt, M., Ullrich, J., et al. Thermal Stabilization of NiTiCuV Shape Memory Alloys: Observations During Elastocaloric Training. Shape Mem. Superelasticity. (2015).
  18. Höhne, G., Hemminger, W., Flammersheim, H. -J. Differential Scanning Calorimetry. Berlin Heidelberg Springer-Verlag. (2003).
  19. Heintze, O., Seelecke, S. A coupled thermomechanical model for shape memory alloys-From single crystal to polycrystal. Mater. Sci. Eng. A. 481-482, 389-394 (2008).
  20. Furst, S. J., Crews, J. H., Seelecke, S. Numerical and experimental analysis of inhomogeneities in SMA wires induced by thermal boundary conditions. Contin. Mech. Thermodyn. 24, (4-6), 485-504 (2012).
  21. Shaw, J., Kyriakides, S. Thermomechanical aspects of NiTi. J. Mech. Phys. Solids. 43, (8), 1243-1281 (1995).
  22. Cooling Efficiencies of a NiTi-Based Cooling Process. Schmidt, M., Schütze, A., Seelecke, S. ASME 2013 Conf. Smart Mater. Adapt. Struct. Intell. Syst. Dev. Charact. Multifunct. Mater. Model. Simul. Control Adapt. Syst. Integr. Syst. Des. Implement, (2013).
  23. Achenbach, M., Müller, I. A MODEL FOR SHAPE MEMORY. . Le J. Phys. Colloq. 43, (C4), 163-167 (1982).
  24. Müller, I., Seelecke, S. Thermodynamic aspects of shape memory alloys. Math. Comput. Model. 34, (12-13), 1307-1355 (2001).
  25. Experimental Investigation and Numerical Simulation of the Mechanical and Thermal Behavior of a Superelastic Shape Memory Alloy Beam During Bending. Ullrich, J., Schmidt, M., et al. ASME 2014 Conf. Smart Mater. Adapt. Struct. Intell. Syst. Mech. Behav. Act. Mater. Integr. Syst. Des. Implementation; Bioinspired Smart Mater. Syst. Energy Harvest, (2014).
  26. Bechtold, C., Chluba, C., Lima de Miranda, R., Quandt, E. High cyclic stability of the elastocaloric effect in sputtered TiNiCu shape memory films. Appl. Phys. Lett. 101, (9), 091903 (2012).

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