מאטריקס מורכבת (PMCs) הפכו הכרחיים בתעשיות החל מאווירה ומכוניות לאלקטרוניקה ומכשירים ביו-רפואיים, אשר זכו ליחסי כוח יוצאי דופן שלהם למשקל ולגמישות עיצובית.למרות היתרונות האלה, PMCs מסורתיים לעתים קרובות נתקלו במגבלות ביצועים גבוהות תחת פיקוח תרמי, מכני, או עומסי חשמל.

תוצאות חיפוש > N-Scale Reinforcements

חיזוקים בקנה מידה ננו נבדלים ממילויים מיקרו-אזוריים קונבנציונליים על ידי יחס השטח הגבוה ביותר שלהם - לנפח.תכונה זו מאפשרת שבריר משקל קטנה יחסית של ננו-כוח ליצור ממשק נרחב עם ממטריקס פולימר, המשפיעה משמעותית על העברה, התנהגות תרמית ונתיבים חשמליים.

  • (FLT:0)Carbon Nanotubes (CNTs): irph:1 מבנים Cylindrical של גליונות גרפן מגולגלים, זמין כסינגל ממוצב (SWCNTs) או רב-קיר (MWCNTs) יש להם כוח רב-קרקעי יוצא דופן (עד 63a) ומודולולים של יאנג ( 1 TPa), יחד עם מוליכות חשמלית וחום.
  • (FLT:0)Graphene ו נגזרותיו: קיד 1 (שני ממדי של פחמן כפול-המפואר. Graphene ננוplatelets (GNPs) הם שכבות מחסניות שניתן ל exfoliated.הם מציעים חיזוק מכני מעולה, מוליכות תרמית גבוהה, ונכסים נגד גזים ונוזלים.
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ :0 (Nano-clays:FLT:1 ; ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ :0) ניב: 1FLT:1ir חומרי פיברווס עם קוטרים מתחת 100 nm, לעתים קרובות אלקטרוספגון מפולימרים או קרמיקה.הם מספקים חיזוק במימד אחד, וניתן להשתמש בהם כדי ליצור מסובכים היררכיים.
  • (FLT:0) חלקיקים חד-חמצני: סגסוגת 1 (Metal oxide nanoparticles: ⁇ 1) חלקיקים כמו silica (SiO2), alumina (Al2O3), ו titania (TiO2) משפר תכונות מכניות ויכולים להקנות פונקציונליות נוספת כגון התנגדות UV או פעילות קטליטית.

הביצועים של nano-reinforced PMCs תלוי לא רק על התכונות הפנימיות של הממלא, אלא גם על מצב הפיזור שלה, אוריינטציה, חלקיק נפח, ואת איכות ממשק מלא מטריצה.מודל גורמים אלה הוא חיוני במדויק לחיזוי התנהגות מורכבת.

גישות מפתח עבור NA-Enhanced PMCs

מודלים של חיזוקים בקנה מידה ננו דורש שיטות שיכולות ללכוד תופעות לאורך מספר וקשקשים של זמן - מאינטראקציות ברמה אטומית להתנהגות רצף מאקרוסקוpic.הסעיפים הבאים מפורטים את הטכניקות הראשוניות המשמשות בתחום זה.

מודלים מיקרו-מכניים

מודלים מיקרומכניים מתייחסים לחומר המוטבע כחומר הומוגני עם תכונות יעילות הנגזרות מהנכסים, שברירי נפח, וגאומטריה של השלבים המרכיבים.

  • (FLT:0) רובל של ערבוב: FLT:1; A פשוט אי-פולציה ליניארית המספקת עליון (Voigt) ותחתונים (Reuss) גבולות לנוקשות ונכסים אחרים.בעוד שימושי עבור סיבים רצופים, זה לעתים קרובות נכשל עבור nano-reinforcements כי הוא מזניח את אזורי גזע גדולים ואפקטי יחס.
  • (FLT:0)Mori-Tanaka Method:FreaLT:1) מודל מעודן יותר הטוען לאינטראקציות הכללה על ידי הטמעת הכללה אחת במטריקס אינסופי עם תכונות מורכבות יעילות.זה עובד טוב עבור שילוב מוכוון אקראי או מתואם של אלפסודיאלים ויכול לשלב יחס והתפלגות אוריינטציה.
  • (ב) [ה]השיטות הללו מחשיבות כל שלב כשילוב המוטבע במדיום יעיל, אשר נקבע באופן מהותי.
  • (FLT:0) Shear Lag Models:FLT:1 פיתחו במקור עבור מרוקנים קצרים סיבים, מודלים של Shear lag לחזות העברת מתח בין ממטריקס חיזוק.עבור ננו-fillers, שינויים חשבון עבור אזור בין-phase - אזור של תכונות פולימר משתנות סביב הממלא בשל אינטראקציות פיזיות או כימיות.

מודלים מיקרו-מכניים יעילים חישוביים ויכולים לספק תחזיות סבירות לנכסים גמישים, מוליכות תרמית ו מוליכות חשמלית (באמצעות תיאוריית ההנצחה).

ניתוח יסודות Finite Element Analysis (FEA)

ניתוח אלמנט פינט מאפשר סימולציה מפורטת של מתח, מתח, וחלוקות טמפרטורה בתוך אלמנט נפח מייצג מורכב (RVE) עבור ננו-reinforced PMCs, FEA הוא בעל ערך במיוחד עבור לימוד אפקטים מקומיים כגון ריכוזים מתח ליד קצות מילוי, בין ⁇ s, ואת ההשפעה של גיאומטריה מלא על קשיחות ועוצמה.

בניית מודל FEA של ננו-קומופוק כוללת מספר שלבים:

  1. (FLT:0) , 000 000 000 ⁇ ריאלי: RVE חייב להכיל הפצה ייצוגית סטטיסטית של מלאנים, לעתים קרובות נוצר באמצעות אלגוריתמים המחקים פיזור אקראי או מצבים תואמים.גודלו של ה- RVE חייב להיות גדול מספיק כדי לייצג התנהגות מאקרוסקופית אבל קטן מספיק כדי לשמור על עלויות חישוביות.
  2. (FLT:0) מינוף הגיאומטריה: FLT:1Build-scale תכונות דורשות מאוד מלות דק ללכוד ⁇ ליד ממשק המריצה.
  3. (FLT:0) הקצאת נכסים חומריים: FLT:1 הממטריקס, מלא, ו הבין-phase (אם הוא מודל במפורש) הם כל החוקים חוקתיים מתאימים.עבור יונקים פולימרים, מודלים מקיפים או אלסטיים-פלסטיק עשויים להיות נחוצים, בעוד מילויים מטופלים לעתים קרובות כמו אלסטי.
  4. תנאי גבול:0 (FLT:1reaic Limit תנאים) משמשים בדרך כלל כדי לדמות מיקרו-מבנה מחזורי ולהפיק תכונות הומוגניות.

FEA כבר מיושם בהצלחה כדי לחזות את המודולולים הגמישות היעיל של CNT-reinforced מורכב, מוליכות תרמית של פולימרים מלאים גרפן, ואת התנהגות ההנצחה החשמלית של ננוקום.עם זאת, זה נשאר אינטנסיבי מבחינה חישובית, במיוחד עבור שברירי נפח גבוהה או כאשר מודלים תופעות ננומטריות כמו כוחות ואן דר Waals.

Molecular Dynamics (MD) Simulations

סימולציות מולקולריות מודל התנועה של אטומים ומולקולות בהתבסס על פוטנציאלים בין-אטומיים (שדות כוח) MD מתאים ייחודי לבדיקת המנגנונים בקנה מידה אטומי השולטים באפקט החיזוק: מודעות שרשרת פולימרנית על משטחים ממלאים, היווצרות של שכבות בין-phase, העברה באמצעות אג"ח קוהור או לא שווה ערך, ואת ההשפעה של פונקציונליזציה.

יישומים מרכזיים של MD ב- nano-reinforced PMCs כוללים:

  • (FLT:0) לימוד אזור הבין-phase:BuildFLT:1) MD מגלה כיצד צפיפות פולימר, ניידות, ומודולוס להשתנות ליד משטח ננו-filler.נכסים מקומיים אלה יכולים להיות בקנה מידה גדול למודלים מתקדמים.
  • (FLT:0) קביעת כוח של כישוף בין-גזעי: אנדרל 1 על ידי הדמיה של בדיקות משיכה של CNT או גרפן ממטריקס פולימר, MD יכול להעריך את יכולת העברת הלחץ הבין-גזעי.
  • (FLT:0) הערכת ההשפעה של פונקציונליזציה: IRLT:1 , קוהנדסה קוהנטיבית של קבוצות פונקציונליות (למשל, OH, -COOH) לנונו-fillers ניתן לדמות כדי להבין כיצד אג"ח כימי משפר את הקשר בין-גזעי.
  • (FLT:0) קביעת תחבורה תרמית:FLT:1 MD יכול לחשב את ההתנהלות של הגבול התרמית (Kapitza Resistance) בממשק הממלא-מטריקס, פרמטר קריטי לדוגמת מוליכות תרמית במפרקים.

סימולציות MD מוגבלות על ידי גודל המערכת (בדרך כלל עשרות ננומטרים) וגודל זמן (ננות למיקרו-שניות) הן אינן יכולות לחזות ישירות תכונות מאקרוסקופיות, אך הן מספקות פרמטרים חיוניים לדגימות בקנה מידה גבוה יותר.

טכניקות מודלים בקנה מידה גדול

בהתחשב בטווח הרחב של קשקשים אורך מעורב, שיטת מודלים יחיד אינה מספיקה כדי ללכוד את ההתנהגות המלאה של nano-reinforced PMCs. Multiscale מודלים משלב מידע מסולמות אטומיות, מיקרו ורצף באופן עקבי.

  • (FLT:0) מודלים רב-ממדיים של:03FLT:1 סימולציות MD או coarse-goku לספק תכונות (למשל, Modulus interphase, כוח בין-גזעי) אשר מועברים למודלים מיקרו-מכניים או FEA.זוהי הגישה הנפוצה ביותר.
  • (FLT:0)con הנוכחי מודלים:FLT:1 אזורים שונים של תחום הסימולציה הם מודל בקנה מידה שונה בו זמנית.לדוגמה, מודל אלמנט סופי מתמשך עשוי להיות יחד עם אזור אטומי ליד קצה סדק.
  • (FLT:0) Machine Learning-Asted Multiscale Modeling:FLT) 1 מודלים של הפרדה מאומן על נתונים מ MD או סימולציות מיקרו-scale יכול להחליף חישובים יקרים ומאפשרים חיפוש מהיר של חללי עיצוב.

גישות מרובות בקנה מידה הן חיוניות לחשיפת הפער בין אינטראקציות חלקיקים יסודיות וביצועים בקנה מידה הנדסי, מה שהופך אותם אבן הפינה של עיצוב מורכב מודרני.

השפעות של ננו-החלות על נכסים משותפים

כוחות ננו יכולים לשנות באופן מעמיק את התכונות המכאניות, התרמיות, החשמליות והמחסום של מרוקדים פולימרים.התתת הבאה מפרטת את ההשפעות הראשוניות ואת מאמצי הדוגמנות המשמשים להבנתן.

תכונות מכניות

שילוב ננו-fillers כמו CNTs או גרפן יכול להגדיל את המודולולוציות של יאנג, כוח רב-עוצמה, קשיחות שבר והתנגדות עייפות.

  • העברה מהירה:0 (Load transfer:FLT:1) העברת מתח יעילה תלויה בכוחה של מזמור בין-גזעי חזק (חיבור בין-גזעי חזק או חזק שאינו שווה ערך) מובילה לנוקשות משמעותית.
  • (ב) ,0) ,Cracking: FLT:1 ננו-fillers יכול לגשר על מיקרו-קפיצ'רים, להמנע את ההתמכרות שלהם ולשפר את הקשידות שלהם.
  • (ב) ⁇ להקות של שיר: 1 (בלטינית: ⁇ ) ב-Douctile matrices, ננו-fillers יכול לקדם את התשואות של הרהר, סופג אנרגיה.

שיפור מכני מודלים דורש ייצוג מדויק של פיזור מלא, אוריינטציה והתנהגות בין-גזעית. מודלים מיקרומכאניים (למשל, Mori-Tanaka) יכול לחזות רווחים של Modulus, בעוד FEA ומודלים אזוריים cohesive ללכוד מנגנונים כגון debonding ו- משיכת סימולציות MDs לספק את הפרמטרים הבין-גזעיים הדרושים עבור מודלים אלה בקנה מידה גבוה יותר.

נכסים ארסיים

ננו-reinforcements עם מוליכות תרמית גבוהה (למשל, CNTs: - 3,000 W/mK, גרפן: - - 5000 W / mK) יכול לשפר את מוליכות התרמית של המסובייק, אם כי השיפור הוא לעתים קרובות הרבה יותר נמוך מאשר תחזיות כלל-של-של-של-ערובה עקב התנגדות תרמית בין-גזעית (Kapitza).

  • (FLT:0) תחזיות בינוניות: ⁇ FLT:1 ההרחבה של דגמי מקסוול-גארנט או ברוגמן המשלבים גיאומטריה מלאת, אוריינטציה ומונח התנגדות תרמי בין-גזעי.
  • (ב) [15] ב[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]
  • (ב) סימולציות:0MD: סימולציות:0MD: סימולציות: FLT:1 , חישוב ישיר של התנגדות קמצ'יטה לשילובים ממריצים שונים.

מעבר להתנהלות, ננו-fillers יכול לשפר את היציבות התרמית (התפרצות של השפלה) ולהקטין את המקדם של התרחבות תרמית (CTE), אשר חשוב עבור אריזה אלקטרונית ויישומים אחרים בעלי עדיפות גבוהה.

תכונות חשמל

הוספת nano-fillers מוליכים חשמלית (CNTs, גרפן, מתכת nanowires) יכול להפוך את insulating מטריקס ממטריקס פולימרי התנהגות.תופעה זו מתרחשת כאשר רשת מחוברת של טפסים בכל רחבי התרכובת מפתח כוללים:

  • סף תיקון חזק: חלקיק הנפח הקריטי שבו מוליכות קופץ על ידי כמה פקודות של גודל.יחסי היבט גבוהים להשיג את ההצבעה בטענות נמוכות מאוד (לעתים קרובות <1 wt%).
  • התנגדות:0 Contact Resistance:BuildFLT:1; ההתנגדות החשמלית במגעים של מילוי-filler משפיעה מאוד על מוליכות הכוללת.

מודלים של מוליכות חשמלית לעתים קרובות משתמשים סימולציות מונטה קרלו כדי ליצור רשתות ממלאות אקראיות לחשב נתיבים לרישום. FEA ניתן ליישם על מנת להתאים יותר גיאמטריה אידיאלית.מודלים חצי-פיריים משלבים תיאוריה של התקרחות והתנגדות למנהרות כדי להתאים נתונים ניסיוניים.

גדר ונכסים אחרים

ננו-clays ו גרפן יעילים במיוחד בצמצום גז וזיהומים.החלות גבוהה-החריצים של סוללת ה-Crespect-ratio יוצרים נתיב מתפתל למולקולות מטבוליות, ירידה דרמטית במודלים כגון מודל נילסן או מודל ה- Csler מבוסס על מנת ליצור נוגדנים מבוססי-Varenseosity המבוססים על גבי צינורות משמשים בדרך כלל, ו- FEA יכול לדמות דיפוזיה באמצעות ראליות מציאותית באמצעות microsre-Ver-atraser.

אתגרים ב- Modeling Nano-Scale Reinforcements

למרות התקדמות משמעותית, מודלים של ראשים של ננו-מחזיקים ב- PMC עדיין מוטרדים מהאתגרים המגדירים דיוק חיזוי וכדאיות מעשית.

אכזבה והזדקנות

ננו-fillers נוטים להיות agglomerate בשל כוחות ואן דר ואגאל חזקים, המוביל אל אשכולות אשר להפחית את יחס ההיבט האפקטיבי ונכסים מדרגות.רוב המודלים מניחים פיזור מושלם או אקראי, אבל תרכובות אמיתיות לעתים קרובות מכילים agglomerate של גודל ודחיסות שונות. Characterizing ושילוב של התפלגות agglomer ריאליסטית נשאר בעיה פתוחה.

אינטראקציה בין-גזעית

ממשק פולימר-filler הוא אזור של עובי ננומטרי שבו רשתות פולימר מציג מבנה ודינמיקה שונה. זה interphase יכול להיות תכונות מכניות, תרמיות וחשמליות שונות מאשר הממטריקס הגדול.מודל של ה- interphase דורש במפורש נתונים מ MD או ניסויים, אבל הפרמטרים הם לעתים קרובות לא ידועים או פשטו.

עלויות פיצוי

מודלים גבוהים של נאמנות, בין אם FEA עם מברשות או MD קנס עם מיליוני אטומים, דורש משאבים חישוביים משמעותיים. מחקרים פארמטריים הם לעתים קרובות בלתי סביר.זה מניע את הפיתוח של מודלים מופחתים וגישות חלופיות, אבל הקורבנות האלה ב נאמנות או כלליות.

אימות ואופי

עם זאת, תחזיות מודל חייבות להיות מאומתות נגד נתונים ניסיוניים.עם זאת, לאפיין nano-composites הוא קשה: מדידת תכונות הבין-phase מקומיות, התפלגות אוריינטציה, ורמות הדבקה לעתים קרובות דורשות טכניקות מתקדמות כגון מיקרוסקופית העברת אלקטרונים (TEM), מיקרוסקופית כוח אטומי (AFM), או X-ray פיזור.

כיוונים עתידיים ומגמות מתפתחות

התחום של מודלים של פולימרים nano-reinforced מתפתח במהירות, מונע על ידי התקדמות בשיטות חישוביות, אופי ניסיוני ומדעי החומרים. כמה מגמות מעצבות את עתידה.

מכונות למידה ומודלים של Data-Driven

טכניקות למידת מכונה (ML), כולל רשתות עצביות, תהליכים גאוסיים, יערות אקראיים, משמשים לחיזוי תכונות מורכבות מתכונות מיקרו-תרבותיות או פרמטרים של תהליכים.מודלים של ML ניתן לאמן על נתונים גדולים שנוצרו על ידי סימולציות נאמנות גבוהה או ניסויים, המאפשר תחזיות מהירות של נכסים ועיצוב הפוך (למשל, מציאת הגיאומטריה אופטימלית עומס עבור דרישה נוקשות, דורשות עם מודלים של מערכת יחסים קפדנית).

לדוגמה, העבודה האחרונה השתמשה ברשתות עצביות מהפכתיות (CNN) כדי לחזות את מוליכות האפקטיביות של גרפן / פוטבוליים ישירות מתמונות מיקרו-מבנה 2D, השגת דיוק גבוה עם זמן חישוב מופחת באופן דרסטי בהשוואה ל- FEA.

שילוב Characterization

ניסויים חדשים מספקים פרטים חסרי תקדים על מיקרו-מבנה nano-composite. in situ TEM וסורק microscopy מאפשר התבוננות ישירה של אינטראקציות מלא-מטריקס מנגנוני מנגנוני כישלונות. . Digital Image קורלציה (DIC) ב nanoscale מאפשרת אימות של שדות זנים חזו על ידי מודלים. integrating נתונים אלה לתוך זרימות עבודה מודל - באמצעות calibration Bayesian, לדוגמה - מודלים מודלים מדויקים יותר.

כוח ננו-השביע

ככל שהדחיפה לקיימות גדלה, nano-reinforcements המבוססים על ביולוגית כגון nanocrystals (CNC), Chitin nanofibers, ו- lignin nanoparticles מושכים עניין.מודל הממלאים האלה מציגים מורכבות נוספת בשל הכימיה פני השטח שלהם, הגדלות היקפיות, ואת הטבע חצי-קריסטלי.

שילוב תהליכים-Structure-Property

בסופו של דבר, מודלים חייבים לקחת בחשבון את כל מחזור החיים של המסובייק – מחומרים גולמיים ועיבוד (מיקס, חדירה, ריפוי) לביצועים בתנאים שירות.קישור מודלים של תהליך (למשל, דינמיקת נוזל חישובית לשילוב) עם מודלים של מבנה (למשל, אבולוציה מילוי) ומודלי נכסים מייצגים אתגר גדול.

מסקנה

מודלים של ננו-scale חיזוקים על מברק פולימר הוא מאמץ רב-פעמי כי גשרים מכימיה קוונטית למכניקה מתמשכת, בעוד שכל שיטה דוגמית - מיקרומכניקה, ניתוח אלמנט סופי, דינמיקות מולקולרית וגישות רב-ממדיות - יש את החוזקות והמגבלות שלה, יישום סינרגיסטי שלהם הוא מניב תובנות מדהימות באמצעות מודלים אלה, החוקרים הצליחו לחזות כיצד פחמן-קאטים, עדיין מטבוליזם מתקדם, אך ורק מטבוליזם, ממשיכים לייעלות מתקדמות יותר, אך ורק מטבוליזם, אך ורק מטבוליזם של חומרים מתקדמים, אך ורק מטבוליזם, מטבוליזם, אך ורק מטבוליזם, אך ורק מטבוליזם, מטבוליזם, מטבוליזם של ניהול יעיל יותר, יעילות מגנטיות אבטחה, ותפקוד מכנית, ותפקוד מכנית, אך ורק מטבוליזם, ותפקודים מתקדמים יותר, ניהול יעיל יותר, ניהולית, יעילות אינטראקציה יעילה יותר, ותפקוד מכנית, ותפקוד מכנית, ניהולית, עם זאת, ניהולית, עם זאת, יעילה יותר, יעילה יותר, יעילה יותר, ניהולית, ניהולית, יעילה יותר, יעילות חשיבה יעילה יותר, יעילה יותר, עם זאת, עם זאת, יעילות חשיבה יעילה יותר, שמירה על ידי ניהולית, שמירה על ידי ניהולית, יעילה יותר

(ב) לקריאה נוספת על גישות חישוביות לנונו-קומוקוויטים, ראה את הביקורת המקיפה של ה-FLT:0Composites Science and TechnologyFLT:1 על מודלים בקנה מידה רב-מידה של ננופולטים פולימרים.