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梯度纳米结构TWIP钢的晶体塑性有限元分析
强度和韧性的“倒置关系”是材料研究领域长期存在的难题。大量的实验表明,随着金属材料内部晶粒尺寸的降低,在强度获得提升的同时,韧性将大打折扣。目前,广泛采用的高强材料韧化策略有:(1)改变组分,通过引入和调整材料的多种主要元素,同时激活多种塑性变形机制,高熵合金材料就是采用这种思路;(2)改变微结构,在材料内部引入一种或多种梯度分布的微结构,避免由于特征长度突变带来的性能突变,有效克服金属材料强度和韧性的失配问题,这种材料被称为梯度纳米结构材料。 图1 梯度结构金属材料的类型(摘自:李毅,梯度结构金属材料研究进展,中国材料进展,2016, 35: 658-665)人工制备的梯度纳米金属结构主要包括以下几种:梯度晶粒,梯度位错,梯度孪晶,梯度固溶物,梯度相,以及包含两种以上的梯度混合结构。在已经发展成熟的金属材料内部引入梯度纳米结构,可以进一步提高其强韧性匹配能力。例如,通过表面研磨处理(SMAT)在孪晶诱发塑性(TWIP)钢表面引入大量的塑性变形,使其表面晶粒细化,随着深度的增加,晶粒细化的程度逐渐降低,同时塑性变形也会导致位错演化和孪晶的产生,因此在TWIP钢内部形成了包含梯度晶粒,梯度位错和梯度孪晶的梯度混合结构。这种梯度纳米结构TWIP钢的强度可以提升50%,断裂应变仅从60%下降到52%,具有更高的强韧性匹配能力。目前,关于梯度纳米结构TWIP钢的研究集中于实验,反映物理机制的本构模型研究还鲜见报道。西南交通大学力学与工程学院张旭教授与德国马普钢铁所、中国钢铁研究总院等机构开展合作,指导博士生陆晓翀发展出考虑位错滑移和变形孪晶等物理机制的微结构尺寸相关晶体塑性本构模型。依托DAMASK平台将该模型移植有限元,并对梯度纳米结构TWIP钢的单轴拉伸变形行为展开模拟,揭示了其微结构演化与宏观性能之间的关系,量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。相关研究工作已在金属材料与固体力学交叉领域顶级期刊《International Journal of Plasticity》上在线发表,论文题目为Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 论文链接: https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP钢的单拉实验数据验证该模型的合理性,结果表明该模型对不同尺寸下的应力应变响应和应变强化行为都可以较好地描述,特别是细晶TWIP钢硬化率曲线中的up-turn效应。通过对内变量演化的分析及对比性模拟,作者发现这种up-turn效应源自于细晶中显著的背应力。 图2 对比不同晶粒尺寸TWIP钢的单拉实验和模拟结果由于梯度纳米结构TWIP钢的微结构十分复杂,晶粒数目众多,通过采用三维均匀化方法,建立了宏观试样尺寸的有限元模型。通过对每层单元赋予不同的晶粒尺寸,初始位错密度和孪晶体积分数,离散地描述材料内部微结构的梯度分布,并通过梯度网格划分方法进一步减少单元数目。对于材料表层微结构变化剧烈的区域,采用密度较高的网格,以保证更加精确地描述微结构的梯度变化。 图3三维均匀化方法示意图作者利用发展的晶体塑性模型,对均匀和梯度纳米结构的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP钢的单拉变形行为进行模拟。结果表明,在合理描述均匀结构TWIP钢应力-应变响应的基础上,通过引入微结构的梯度分布,无需修改任何参数就可以较好地描述梯度纳米结构TWIP钢的单拉力学行为。通过对比变形云图,作者发现均匀和梯度纳米结构TWIP钢的表面都会变的粗糙不平,但梯度纳米结构的表面粗糙度更加明显,产生的应变局域化形成了两个凹陷区,且凹陷区在垂直于平面方向也会发生收缩。随着深度的增加,收缩程度逐渐降低。通过对比性模拟,作者发现表面凹陷区的出现就是梯度纳米结构TWIP钢韧性略微下降的原因。而应变局域化的产生与表面纳米层晶粒的应变强化能力有关,提高表面纳米晶的硬化能力,就可以抑制表面凹陷区的出现和韧性的下降。此外,作者通过分析不同层位错密度的演化,进一步证实了上述观点。作者还通过对比性模拟量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。结果表明:强度的提升源于梯度位错结构,梯度晶粒和梯度孪晶结构有助于保持材料的应变强化能力。 图4 均匀结构和梯度纳米结构TWIP钢的模拟结果对比分析。
西南交通大学 2021-04-10
一种纳米纤维素晶体粘弹性的改性方法
本发明公开了一种纳米纤维素晶体粘弹性的改性方法,属于纳米纤维素晶体的改性方法领域,具体公开了甘油或甘油联合氯化钠在改善纳米纤维素晶体粘弹性中的应用,具体的改性方法为,将质量体积(g/ml)分数为2%、4%、6%或8%的氯化钠和质量体积(g/ml)分数为6%的NCC分散于质量体积(g/ml)分数为0.4%的甘油的水溶液中,40KHZ室温超声10min分散即可。该方法简单,不破坏纳米纤维素晶体的结构,改善粘弹性,不影响纳米纤维素晶体在后期的使用,避免纳米纤维素晶体在使用时由于粘弹性的降低而无法达到最终目的的问题。
青岛农业大学 2021-04-13
一种丝素蛋白NIPAM光子晶体水凝胶及其制备方法
本发明属于功能材料领域,提供了一种丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶及其制备方法。所述制备方法包括采用物理交联剂将丝素蛋白和N‑异丙基丙烯酰胺(NIPAM)在常温下共交联,并在交联反应过程中嵌入三维光子晶体阵列。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 本发明属于功能材料领域,提供了一种丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶及其制备方法。所述制备方法包括采用物理交联剂将丝素蛋白和N‑异丙基丙烯酰胺(NIPAM)在常温下共交联,并在交联反应过程中嵌入三维光子晶体阵列。本发明提供的制备方法制备的光子晶体水凝胶具有良好的生物相容性、弹力性能、吸水性能,与皮肤之间具有良好的贴合性,紧贴皮肤表面不易脱落,还同时具有优良的压力传感性和温敏性,可对温度和压力的变化产生颜色变化响应,实现压力和温度变化的裸眼观测。 对温度的响应:在35℃时观察到的丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶由原来的蓝色局部变为紫色和红色,结构色发生明显改变,是由于水凝胶急速收缩导致阵列从密堆积结构变为不均匀的其他晶型状态,导致结构色出现反常变化。因此,本发明提供的丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶的LCST在35℃附近。当温度低于31℃时,光子晶体水凝胶的反射峰几乎不发生移动;而当温度到达31℃时,反射峰逐渐红移;之后随着温度的升高,在34‑35度之间,产生大幅度红移。由上述试验结果可知,丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶在34‑35℃之间出现了相转变。现有技术已知纯NIPAM凝胶的LCST约为33℃。由于本发明提供的制备方法制备的丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶的LCST接近人体温度,并且光子晶体水凝胶的相转变温度可通过添加盐离子等方法进行调节。再加上光子晶体水凝胶具有良好的弹性和皮肤贴合性。因此,本发明提供的制备方法制备的丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶可用作敷料裸眼检测体温,快速准确地判断体温是否正常。 对压力的响应:将光子晶体水凝胶膜贴在物体表面,当物体表面有外加压力存在时,光子晶体水凝胶膜会发生颜色的变化,可以用来裸眼识别外加压力的大小。例如将光子晶体水凝胶膜贴在人体关节表面,当关节弯曲时,带动水凝胶膜伸长,其中的光子晶体晶格间距变大,进而产生结构色的变化。光子晶体水凝胶膜的这一特性可应用于运动康复监测领域,监测关节的运动灵活性,裸眼观察即可轻松获取运动康复情况。 吸水性能评价:将制备的丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶的5mm膜放在干燥环境中失水,当其含水量降为最大含水量的50%时,光子晶体水凝胶的体积产生相应的缩小;将其放置于含水容器中浸泡30min后即可恢复到最大吸水量状态。在经历上述失水和吸水过程后,光子晶体水凝胶的各项性能保持稳定。由此可知,光子晶体水凝胶的吸水性能良好,且吸水、失水过程不会破坏其结构。又由于其与皮肤的贴合性很好,十分适合用作水溶性药物载体材料。 酸碱稳定性评价:配制pH=5 ,6 ,7 ,8 ,9的磷酸缓冲液,将实施例1制备的丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶的1mm膜分别置于上述缓冲溶液的培养皿中,10分钟后用光纤光谱仪检测其反射光谱。试验结果显示光子晶体水凝胶在上述缓冲液中反射峰均未发生移动。因此,光子晶体水凝胶在上述pH范围内具有良好的酸碱稳定性和耐受性,不会随外界pH变化产生收缩或溶胀,具有良好的环境适应性。 自修复性能评价:将实施例1制备的丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶的2mm膜用刻刀切开后,切口接触放置在一起,放置24小时,观察发现切口消失。因此,光子晶体水凝胶具有一定的自修复能力,利于增加使用寿命。检验自修复后的光子晶体水凝胶强度,将光子晶体水凝胶两端固定并缓慢拉伸,拉伸30%时切口出现裂缝,50%时切口完全断开。由此可知,光子晶体水凝胶具有一定程度的自修复性能,但是由于修复仅为物理相互作用力产生,因此不能承受较大的外力。
北京理工大学 2022-08-18
一种丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶及其制备方法
本项目属于功能材料领域,提供了一种丝素蛋白‑NIPAM光子晶体水凝胶及其制备方法。所述制备方法包括采用物理交联剂将丝素蛋白和N‑异丙基丙烯酰胺(NIPAM)在常温下共交联,并在交联反应过程中嵌入三维光子晶体阵列。本发明提供的制备方法制备的光子晶体水凝胶具有良好的生物相容性、弹力性能、吸水性能,与皮肤之间具有良好的贴合性,紧贴皮肤表面不易脱落,还同时具有优良的压力传感性和温敏性,可对温度和压力的变化产生颜色变化响应,实现压力和温度变化的裸眼观测。
北京理工大学 2022-06-17
一种铌酸锂晶体外调制驱动装置
本发明提出一种铌酸锂晶体外调制驱动装置,当铌酸锂晶体两端加上电场后,折射率的变化正比于电场强度,从而使通过晶体的光通量产生相应的线性变化。由于铌酸锂晶体折射率线性变化需要的电压在100V到600V的范围,本发明通过在光路部分增加四分一波片,降低铌酸锂晶体的直流工作点,对经过编码的数字信号采用两级复合式放大,直接放大到高电平正150V低电平负150V,做到了频率响应范围宽,工作稳定可靠,抗干扰能力强。
四川大学 2016-10-26
新一代硅烷法电子级晶体硅生产技术
上海交通大学 2021-04-13
鼎软天下TMS运输管理系统 实现物流运输管理全链路数智化管控
鼎软天下TMS运输管理系统,作为国内TMS系统市场中知名度与成熟度兼具的标杆产品,凭借强大的场景适配能力,广泛适用于制造业、三方物流、电商零售、冷链运输、跨境物流等多个领域。
山东鼎软天下信息技术有限公司 2025-11-07
电子材料及器件低频噪声-可靠性测试平台
电子材料及器件噪声-可靠性测试平台,该系统是国内外首套电子器件噪声-可靠性分析系统。采用了基于虚拟仪器的微弱噪声测试、基于噪声的可靠性诊断方法、电子器件噪声的子波分析方法等关键技术,将子波分析用于噪声-可靠性表征,可对各种电子器件和集成电路模块进行噪声测试与分析、内部潜在缺陷诊断和无损预筛选。系统可以测量电子器件的各种噪声参数,同时对噪声进行频谱分析、子波分析、集总参数分析。具有实时检测、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小体积的优点,良好的通用性和可升级性使其同时适用于科研和生产单位。
电子科技大学 2021-04-10
一种用于ESD保护的低压触发SCR器件
本发明公开了一种用于 ESD 保护的低压触发 SCR 器件。本发明创造采用第一 PMOS 和第二 PMOS 分别进行衬底触发和栅触发,从而降低 SCR 器件的触发电压。 ESD 脉冲信号施加在 Anode 和 Cathode 之间,第一 PMOS 和第二 PMOS 首先被触发导通,第一 PMOS 开通之后,给 Nwell 施加一触发电流,第二 PMOS 开通之后给第三 PMOS 施加一触发电压。第一 PMOS 施加的 Nwell 触发电流和第三 PMOS 的沟道电流触发晶闸管导通,晶闸管电流( SCR current )导通大部分 ESD  电流,从而实现了 ESD 保护。
辽宁大学 2021-04-11
基于深度学习的新一代智能隐身器件
光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究:在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下,快速地动态适应变化的背景环境,从而与背景电磁环境特征融为一体,实现自适应隐身。论文审稿专家认为:“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作,它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域,为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆,也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身,使自己融于周边环境;另一种是透明隐身,即光透过物体时不产生任何散射,例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略,它利用坐标变换的方法来控制电磁波,使其绕过被隐身的区域,按照原来的方向传播,从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比,人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波,隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样,能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点?“章鱼有色素细胞,我们有可重构的新型人工电磁材料单元;章鱼有中枢神经,我们有深度学习方法;章鱼有光敏细胞,我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前,深度学习已经开始渗入电磁材料领域,但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身,是一个极具挑战的课题,在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力,陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上,在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料,这件“隐身衣”由智能芯片控制,集成了训练好的深度学习模型,能够根据输入的电磁信息快速做出决策,改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角,而小车的任务就是动态适应变化的探测信号,对雷达“隐身”。当环境发生变化,变色龙大约需要6秒时间过度到环境色;而当电磁环境发生变化时,披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示,智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域,其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型,在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策,大大地缩短了响应时间,这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义
浙江大学 2021-04-10
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