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多模模型设计的低迟滞形状记忆陶瓷

摘要

氧化锆陶瓷表现出马氏体相变,可实现10%量级的大应变,使其在高温下具有形状记忆和超弹性应用的前景123.45.类似于其他马氏体材料,这种转变应变可以通过精心合金化来设计,以产生更相称的转变,减少滞后(加热和冷却时的转变温度差异)67891011.然而,氧化锆中的这种“晶格工程”由于额外的物理约束而变得复杂:有一个次要的需要来管理大的转化体积变化12,并达到足够高的转化温度,以避免动力学障碍6.在这里,我们提出了一种将晶格工程方法扩展到马氏体设计的方法,以解决这些额外的约束,结合现代计算热力学和数据科学工具来跨越尚未存在数据的复杂多组分空间。结果是一种新的氧化锆组合物,具有创纪录的15 K的低滞回,与典型值相比,这是大约十倍的转变滞回(大约比迄今为止报道的最佳值少五倍)。这一发现表明氧化锆陶瓷可以表现出与广泛应用的形状记忆合金相同的迟滞值,为其作为可行的高温形状记忆材料铺平了道路。

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图1:结合机器学习、计算热力学和点阵工程的多面建模方法预测新型ZrO的形状记忆特性2的成分。
图2:不同掺杂剂对年代,音量变化(ΔV/V),λ2ZrO的双星系统2对应的形状记忆陶瓷;
图3:ZrO中优选成分的表征2tio2氧化铝1.5系统。
图4:目前ZrO的低热滞2基于形状记忆陶瓷。

数据可用性

在这项工作中使用的ML模型的训练数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.5895143.与这项工作相关的其他数据可根据要求从作者那里获得。

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确认

作者感谢S. Patala和C. Houser的有益讨论,以及D. Schwalbe-Koda, J. Paras和H. Oh的初步计算,这有助于指导这项工作。这项工作由美国陆军研究办公室赞助,授权W911NF-21-2-0159,部分由美国陆军研究办公室通过士兵纳米技术研究所赞助,合作协议编号为W911NF-18-2-0048。这项工作利用了麻省理工学院MRSEC共享实验设施,由美国国家科学基金会资助,资助编号为DMR-1419807。E.L.P.感谢NSF研究生研究奖学金计划的支持,资助号为DGE-1745302。

作者信息

作者及隶属关系

作者

贡献

E.L.P、C.A.S.和G.B.O开发了研究主题,并对工作流程的设计做出了贡献。E.L.P.编写了所有的代码,进行了所有的计算,并进行了所有的实验。E.L.P, C.A.S和G.B.O.分析数据,讨论结果,共同决定所追求的方向,并对手稿的写作和审查做出贡献。

相应的作者

对应到克里斯托弗·a·舒赫

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有利益竞争。

同行评审

同行评审信息

自然感谢薛德珍(Dezhen Xue)和其他匿名审稿人对这项工作的同行评审所做的贡献。

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庞,欧森,G.B. & Schuh, C.A.低滞回形状记忆陶瓷设计的多模态模型。自然(2022)。https://doi.org/10.1038/s41586-022-05210-1

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