Summary

형상 기억의 조사를 기반으로 Elastocaloric 냉각 프로세스 및 모델 검증을위한 실험 방법

Published: May 02, 2016
doi:

Summary

Experimental methods for investigation of solid state cooling processes and characterization of elastocaloric material properties of Shape Memory Alloys (SMA) are presented. A custom-built test rig has been designed for controlling and comprehensive monitoring of elastocaloric cooling processes. Furthermore, it provides a validation platform for thermomechanically coupled modeling approaches.

Abstract

elastocaloric 냉각 공정은 종래 증기 압축 기반 냉각 공정 친환경 대체 될 수있는 가능성을 사용하여 기억 합금 (SMA)을 형성. 니켈 – 티타늄 (니켈 – 티타늄) 합금 시스템은 특히 대형 elastocaloric 효과를 나타낸다. 또한, 효과적인 고체 기반의 냉각 방법의 개발이 필요한 물성 인 큰 잠열을 나타낸다. 과학적인 테스트 장비는 이러한 과정과 SMAS에서 elastocaloric 효과를 조사하기 위해 설계되었습니다. 실현 테스트 장비는 SMA의 기계적 하역 사이클을 독립적으로 제어 할뿐만 아니라, SMA 냉각 소자와 히트 싱크 / 소스간에 전도성 열 전달을 가능하게한다. 시험 장비는 기계적 및 열적 파라미터 동기 측정 할 수있는 포괄적 인 감시 시스템을 갖추고있다. 프로세스 의존성 기계적 작업을 결정하는 것에 더하여, 시스템은 또한 measuremen있게고성능 적외선 카메라의 사용을 통해 elastocaloric 냉각 효과의 열 칼로리 측면 t. 상기 매체로부터의 효율적인 열전달에 중요한 모두 냉각하는 -은 지역화 및 레이트 효과 일러스트레이션 수 있기 때문에 이러한 조합이 특히 중요하다.

제시된 작품은 다른 재료 및 샘플 형상에 elastocaloric 소재를 확인하는 실험 방법을 설명합니다. 또한, 검사 장비는 상이한 냉각 공정 변화를 조사하기 위해 사용된다. 도입 된 분석 방법의 공정 효율에 중요한 공정 차별화 고려와 관련된 경계 조건의 영향을 가능하게한다. (a 열 기계적으로 결합 된 유한 요소 모델) 시뮬레이션 결과와 실험 결과의 비교는 elastocaloric 효과의 기초 물리 이해 가능하다. 또한, 실험 결과뿐만 아니라, 조사 결과 BA시뮬레이션 결과에 나오지 재료의 성질을 개선하기 위해 사용된다.

Introduction

ferroic 물질에 기초한 고체 냉각 공정은 종래 증기 압축 기반 프로세스 친환경 대체 될 가능성이있다. Ferroic 물질은 자기 열량 electrocaloric 및 elastocaloric 효과 (1, 2)뿐만 아니라 동작 multicaloric 재료 (3)로서 설명되는 이들 효과의 조합을 나타낼 수있다. "냉각을위한 새로운 개념 Ferroic 재료의 열량 효과"4 ferroic 자료의 다른 열량 효과는 현재 독일 과학 재단 (DFG) 우선 순위 프로그램 SPP 1599의 일환으로 연구되고있다. 이 프로그램 내에서 조사되는 메모리 합금 (SMA)이 그들의 큰 잠재 가열 5 특히 니켈 – 티타늄 계 합금에 큰 elastocaloric 효과를 보여 모양. 고 변형 속도에서 변형 – 유도 변형은도 1에 도시 된 바와 같이, SMA 상당한 온도 변화를 이끈다.마르텐 사이트로부터 오스테 나이트 단열 발열 상변태는 SMA 온도를 증가시킨다. 마르텐 사이트에서 흡열 변환은 상당한 온도 감소로 리드를 오스테 나이트합니다. 이러한 elastocaloric 물성은 고체가 적절한 기계적 하역 사이클을 적용함으로써 공정의 냉각에 사용될 수있다.도 2는 브 레이튼 사이클에 따라 전형적인 elastocaloric 냉동 사이클을 도시한다. 언로드 열원과 저온 사이의 열전달은 낮은 온도 레벨에서 일어난다 SMA. 다음 단계에서, 상기 SMA는 비접촉 상태에 있고 빠르고 단열로드는 SMA 상당한 온도 증가를 이끈다. 수도권의 일정한 변형의 뜨거운 SMA와 히트 싱크 걸릴 장소 사이의 후속 열 전달. 열 전달이 완료되면, 빠른 하역 단열 다음 냉각 C 그러자, 열원의 온도 이하 SMA 상당한 온도 저하에 이르게ycle 및 시작할 수있는 열원과 열전달. elastocaloric 냉각 공정의 효율은 필요한 기계적 작업과 흡열에 의존한다.

첫째, 인장 시험시의 온도 영역을 모니터링하는 실험을 다른 속도 SMA 스트립과 와이어의 인장 시험시 국부 온도 피크의 형성을 조사 할 목적으로, 쇼 등. (6) (7)에 의해 수행되었다. 인가 된 실험 방법은 서모 측정 수단에 의해 온도 필드의 동시 인수 기계적 파라미터 (응력 변형률과 변형률 속도)의 측정을 결합. 인장 시​​험기와 SMA 시편의 로딩 및 언 로딩 중에, 적외선은 (IR) 카메라가 SMA 시료의 IR 이미지를 획득 하였다. 이 기술은 온도 피크의 변형률 속도 의존성 형성의 연구를 가능하게한다. 상의 온도 분포의 측정샘플은 elastocaloric 효과를 조사하고, 재료의 냉각 특성의 결정에 매우 중요하다. 로컬 온도 측정 – 접촉 및 온도 측정을 적용하여이 – 재료의 냉각 특성을 특성화하기 위해 충분하지 않다. 온도 필드의 측정은 쿠이 교수 등의 알에 의해 사용되었다. 8 니켈 – 티타늄 와이어에 elastocaloric 효과 연구. 또한 Ossmer 등. (9), (10)는 서모 온도 측정은 또한 고 변형에서의 단열 상 변환의 조사를 위해 IR 카메라 높은 프레임 레이트를 요구 박막 계 니켈 – 티타늄에 elastocaloric 효과를 조사하기에 적합한 것으로 나타났다 비율. 이 기술은 elastocaloric 수량의 조사 및 고체 기반의 열전달 및에 상당한 영향을 미치는 온도 프로파일의 균일 성을 허용elastocaloric 프로세스의 효율성.

재료의 냉각 효율이 응력 / 변형률을 측정뿐만 아니라 (고려 온도 변화 재료의 열 용량을 고려 결정될 수있다)가 가열에 기초하여 필요한 작업을 계산함으로써 결정될 수있다. 그러나, 실험 방법은 공정 조건에서 elastocaloric 재료의 조사를 사용하지 않습니다. 이 SMA와 냉각 효과의 효율에 상당한 영향을 미치는 열원 사이의 열 전달을 포함한다.

냉각 공정 조건의 재료 특성 및 elastocaloric 냉각 공정의 조사가 기존의 상용 시스템에 의해 조사 될 수없는 고체 기반 열 전달을 가능하게하는 테스트 장비를 필요로한다. 이를 위해, 신규 한 테스트 플랫폼 개발되었다. 도 3에 도시 된 바와 같이, 시험 장비는 두 레벨로 설정된다. uppe을R 레벨 기본 elastocaloric 재료 특성 및 초기 트레이닝 절차 수, 전술 한 방법과 유사한 (도 4 참조). 설치가 선형 직접로드 할 수있는 드라이브와 1 초까지의 변형 속도로 SMA를 언로드가 장착되어 -1 (그림 5 참조). 전형적인 샘플 길이 90 mm ​​동안 선형 다이렉트 드라이브는 최대 1.8 mm (2)의 단면 샘플 조사를 할 수 있습니다. 보통, 인장 시험에 사용되는 볼 스크류 드라이브 달리 – 선형 직접 구동의 장점은 고속 및 고 가속된다. 또한,로드 셀뿐만 아니라, 상기 선형 드라이브 집적 위치 측정 시스템, 기계 측정 데이터를 제공한다. 고해상도 IR 카메라 (1280 X 024 픽셀) (요구되는 온도 범위)에서 최대 400 Hz에서와 SMA의 온도 프로파일을 측정하기 위해 사용된다. 입술과 현미경 렌즈의 사용15 μm의 / 픽셀의 olution 지역의 온도 효과를 조사 할 수 있습니다. 시험 장비의 하부 레벨이 상기 SMA와 열원 / 방열판 사이의 전도성 열전달을 교류를 허용하는 메커니즘을 포함 (도 67 참조). 하위 레벨에서 선형 다이렉트 드라이브는 공압 실린더 리프트 반면, 히트 싱크의 SMA에 열원 사이 및 SMA에서 스위치와 히트 싱크 / 소스를 (도 8 참조)를 낮춘다. 각 액추에이터는 상이한 냉각 공정 변화의 조사를 허용 독립적으로 제어 될 수있다. 종합 측정 시스템은 기계적 파라미터 측정 수 : 액츄에이터 위치, 액츄에이터 속도 SMA 로딩 력 SMA 및 열원 / 열전달 동안 싱크 사이의 접촉력과 열 파라미터 (즉, 히트 싱크 / 소스, 온도 분포 내부 온도 된 SMA의 표면과 열원 / 죄에케이). 과학적 테스트 플랫폼의보다 상세한 설명은 슈미트 등. (11)에 주어진다.

그림 5
시험 장비의 상위 수준의 그림 5. 계획 로딩과 통합 된 위치 측정 시스템과 SMA 샘플의 하역을위한 선형 다이렉트 드라이브.; 인장 힘을 측정하기위한로드 셀뿐만 아니라 온도 프로파일을 획득하기위한 고해상도 IR 카메라 (1280 X 024 픽셀).

그림 7
시험 장비의 낮은 수준의 7 제도도 선형 다이렉트 드라이브를 방열판과 열원 사이에 전환.; 공압 실린더는 SMA 시료와 히트 싱크 / 소스 사이에 접촉하는 단계; 온도 센서는 히트 싱크 / 우 통합 된RCE는 블록의 중심 온도를 측정한다. 된 SMA와 열원 사이의 접촉력을 측정하기위한 압축 로드셀 / 싱크는 열 전달 메커니즘에 통합이 방식에 표시되지 않는다.

시험 장비는 다른 합금 조성물 및 샘플 크기뿐만 아니라 형상 (리본, 전선)의 조사를 할 수 있습니다. 또한, 설치가 el​​astocaloric 재료 및 냉각 공정의 포괄적 인 조사를 할 수 있습니다. 전술 한 실험을 수행 할 수 있고, 실행은 단계별로 원고 프로토콜 섹션에서 설명한다.

재질 안정화 :

안정한 물질 동작 냉각 시스템에서 elastocaloric 재료의 사용을 위해 중요하다. 이를 위해 기계적 안정화 과정이 적용된다. 이 절차를 수행하는 동안 재료는 기계적 로딩 및 언 로딩 사이클을 통과하고 위상을 수행오스테 나이트에서 변환은 마르텐 사이트입니다. 재료 안정화 강한 속도 의존성을 보여줍니다. 높은 로딩 속도는 위상 변화의 잠열에 의해 야기되는 재료의 온도 변화로 이어질. 다양한 온도에서 12-15 기계적 트레이닝 사이클처럼이 온도 변화 재료 안정화에 유사한 영향을 미친다. 공지 된 기계 (13)(16) 열량 안정화에 더하여, 열 안정화 물질 체열 (17)을 적용하여 설계된 설치를 관찰 할 수있다.

소재 특성 :

초기 기계적인 훈련 과정 후, 재료는 elastocaloric 재료 특성을 특징으로 할 수 있도록 안정적인 기계적, 열적 및 열량 동작을 보여줍니다. 따라서, 다른 속도 기계적 사이클은 트레이닝 과정과 달리 수행되는 반면 상기 elastocaloric 특성은 로딩 및 언 로딩 후 지주 단계를 포함한다. 주변 온도 레벨에 다시 도달 할 때까지 유지 단계의 기간 동안 SMA 균주는 일정하게 유지된다. 실험이 유형의 주변 온도 레벨뿐만 아니라 소재 효율부터 언로드 후 낮은 달성 가능한 온도를 결정하기 위해 요구된다. 로컬 온도 피크의 속도에 의존 형성은 점점 더 균일 한 온도 분포에 이르는 높은 비율로 관찰 할 수있다. 단열 조건이 달성 될 때까지 또한, 변형 속도를 증가시킴으로써 온도 변화는 똑같이 증가한다. 재료 효율이 언로드하는 동안 물질의 평균 온도의 변화에​​ 기초하여 단열 실험의 힘 – 변위 도면뿐만 아니라 흡수 열을 기반으로 필요한 기계적 작업 및 샘플의 열용량을 계산함으로써 결정될 수있다 .

Elastocaloric 냉각 과정 :

공정 조건 SMAS의 냉각 효율의 조사는 SMA 냉각 매체와 열원과 히트 싱크 사이의 열 전달을 필요로한다. 이를 위해, SMA는 (단열 언로드 후) 고체 열원 (단열 로딩 후) 히트 싱크와 접촉한다. 공정의 효율을 강하게 공정 제어 및 열적 경계 조건에 의존한다. 냉각 공정의 광범위한 조사가 가장 효율적인 프로세스 제어를 결정하기 위해 상기 제어 파라미터의 변화를 필요로한다. 프로세스 성능에 개별 파라미터의 영향 (접촉 시간, SMA 균주, SMA의 변형 속도, 접촉 단계 (로딩 / 위상 언 또는 아래)과의 접촉력 동안 접촉)을 조사한다. 또한, 냉각 사이클의 수를 증가시킴으로써 변화 열적 경계 조건의 영향에 보유고려 될 수있다.

모델 검증 :

냉각주기 동안, 기계적 및 열적 거동 재료를 재생시킬 수있는 열 기계적 결합 물질 모델의 개발은 새로운 냉각 기술의 개발이 중요하다. 이 모델은 감소 실험 및 재료 개발 노력에 의해 재료 및 공정 최적화 할 수 있습니다. 유효성 검증 (오스테 나이트의 탄성률과 마르텐 사이트 상, 기계적 히스테리시스의 폭뿐만 아니라 형질 전환 균주)에 필요한 기계적 재료 입력 데이터를 생성하는 안정화 된 물질의 초기 등온 인장 시험을 필요로한다. 모델의 검증은 다른 속도로 인장 시험을 기초로 이루어진다. 모델에 필요한 열량 입력 데이터 기계적 실험 다음 시차 주사 열량계 (DSC)에 의해 결정될 수있다. DSC에 측정 AF 수행해야안정화 된 샘플의 열량 물성을 측정하기 위해 기계적 테스트 터.

Protocol

1. 샘플 준비 캘리퍼스로 SMA 리본을 측정하고, 샘플의 단면을 결정한다. 높은 방사율 (ε = 0.96) 페인트의 박층으로 코팅하여 리본 IR 측정을위한 샘플을 준비한다. 주의 : 페인트가 자극으로 분류됩니다. 장갑, 보호 안경과 입 보호 페인트 처리하는 동안 착용해야합니다. 2. 재질 안정화 (교육) 참고 : 초기 기계적인 순환은 기계…

Representative Results

소재의 안정화 (교육) : 도 9는 50 트레이닝 사이클의 응력 / 변형도를 나타낸다. 조사 된 샘플은 A = 1.45 mm (2)의 단면을 가진 니켈 – 티타늄 리본이다. 1 × 10-3 초,인가 된 변형 속도 -1 ΔT = 12.2 K. 온도 상승의 평균 온도 상승에 이어지는 안정화 효과에 상당한 영향을 12- <su…

Discussion

제시된 과학 실험 장비는 프로토콜 절에 설명 된 실험을 수행함으로써 재료 elastocaloric 냉각 과정의 광범위한 조사를 가능하게한다. 클램핑 전에 샘플의 정확한 정렬은 모든 실험에 대한 매우 중요합니다. 잘못된 정렬은 잠재적으로 초기 물질의 실패로 이어질 수 있습니다. 또한, 최대 요구 균주 전체 상변태가 합금 조성에 따라 도달하는 반면 변형 재료의 수명에 상당한 영향을 적용 하였다. 조사…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

저자는 DFG 우선 프로그램의 지원을 인정하고 싶습니다 1599 "ferroic 재료의 열량 효과 : 냉각을위한 새로운 개념"(프로젝트 : EG101 / 23-1, SCHU2217 / 2-1, SE704 / 2-1, EG101 / 29 -2, SCH2217 / 3-2, SE704 / 2-2).

Materials

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 1280×1024 pixels; Maximum frame rate 3200 Hz 
Real-Time Controller  National Instruments NI CompactRIO-9074 Data acquisiton and control system
Camera varnish Tetenal 105202

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. Moya, X., Kar-Narayan, S., Mathur, N. D. Caloric materials near ferroic phase transitions. Nat. Mater. 13 (5), 439-450 (2014).
  5. 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).
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. 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).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. Schmidt, M., Ullrich, J., et al. Thermal Stabilization of NiTiCuV Shape Memory Alloys: Observations During Elastocaloric Training. Shape Mem. Superelasticity. , (2015).
  17. Höhne, G., Hemminger, W., Flammersheim, H. -. J. . Differential Scanning Calorimetry. , (2003).
  18. 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).
  19. 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).
  20. Shaw, J., Kyriakides, S. Thermomechanical aspects of NiTi. J. Mech. Phys. Solids. 43 (8), 1243-1281 (1995).
  21. Schmidt, M., Schütze, A., Seelecke, S. Cooling Efficiencies of a NiTi-Based Cooling Process. , (2013).
  22. Achenbach, M., Müller, I. A MODEL FOR SHAPE MEMORY. . Le J. Phys. Colloq. 43 (C4), 163-167 (1982).
  23. Müller, I., Seelecke, S. Thermodynamic aspects of shape memory alloys. Math. Comput. Model. 34 (12-13), 1307-1355 (2001).
  24. Ullrich, J., Schmidt, M., et al. Experimental Investigation and Numerical Simulation of the Mechanical and Thermal Behavior of a Superelastic Shape Memory Alloy Beam During Bending. , (2014).
  25. 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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Schmidt, M., Ullrich, J., Wieczorek, A., Frenzel, J., Eggeler, G., Schütze, A., Seelecke, S. 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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