智能金属材料
智能材料的结构及应用
智能材料的结构及应用智能材料是一种能够对外界环境做出反应、产生特定功能的物质，其内部结构和组分具有一定的特殊性质。
智能材料主要包括聚合物、金属合金、陶瓷材料和复合材料等，这些材料具有响应外部刺激的能力，可以实现形变、形状记忆、传感、自修复等功能，具有广泛的应用前景。
智能材料的结构可以根据其不同的功能进行分类，主要可分为以下几种：1. 形变材料：形变材料主要包括压电材料、电致伸缩材料和磁致伸缩材料等，其结构可呈现不同形态，根据外部电场、磁场或应力的刺激而产生形变。
这类材料在航空航天、汽车制造、医疗设备等领域有着广泛的应用，如用于制造智能变形机构、智能阀门等。
2. 形状记忆材料：形状记忆材料能够在外界条件变化时回复其预设的形状，具有记忆性和形变性能，主要包括铁-钛合金、镍钛合金等。
这类材料在医疗器械、纺织品、航空航天等领域有着广泛的应用，如用于制造支架、导管、折叠式太阳帆等。
3. 智能传感材料：智能传感材料能够对外界环境的变化产生敏感反应，并将这种信号转化为相应的物理、化学信号。
常见的智能传感材料包括压阻传感器、光纤传感器和水凝胶等。
这类材料在环境监测、健康管理、机器人技术等领域有着广泛的应用，如用于制造智能健康监测设备、智能控制系统等。
4. 自修复材料：自修复材料具有自愈合能力，能够在受到破坏后自动进行修复，主要包括聚合物、陶瓷和金属材料等。
这类材料在建筑材料、航空航天、电子设备等领域有着广泛的应用，如用于制造自修复混凝土、自修复涂料等。
智能材料在各个领域都有着广泛的应用，具有巨大的市场潜力。
以医疗器械行业为例，智能材料可以用于制造智能假肢、智能矫形器件、智能药物释放系统等，帮助提高患者的生活质量；在航空航天领域，智能材料可以用于制造智能结构件、智能控制系统、智能航空器件等，提高航空器的性能和安全性。
此外，智能材料还可以用于环境监测、能源领域、信息技术等诸多领域，为人类社会带来更多的便利和创新。
总的来说，智能材料具有奇特的结构和功能，具有广泛的应用前景。
智能材料的设计与开发
智能材料的设计与开发一、智能材料的定义智能材料是指具有自我调节、自适应、自主学习、自诊断等特性的材料，利用其内在的智能机理实现特定的物理、力学和化学功能的变化，应用于感知、报警、监测、控制、传感、自修复和智能制造等领域。
二、智能材料的分类智能材料可分为以下几类：1. 智能聚合物：指具有可逆性、高弹性、高填充性、高防护性、高耐腐蚀性、高耐热性、高感光性等特性的聚合物。
2. 智能金属材料：指具有变形记忆和超弹性等特性的金属材料。
3. 智能陶瓷材料：指利用其本身高温耐性、高强度、高硬度、高耐磨性等优点，进一步实现温度感应、应力响应和改变光学性能等特性的陶瓷材料。
4. 智能纳米材料：指利用纳米技术开发出的金属、半导体、陶瓷、高分子等材料，具有独特的物理、光学、磁性、力学等性能。
三、智能材料的设计与开发智能材料的设计与开发是一项复杂的工作，需要多学科的知识和多种技术手段的综合应用。
具体步骤如下：1. 调研分析：了解客户需求和市场现状，以及材料的性质和功能等。
2. 材料选择：选择合适的材料，考虑其应用环境和使用要求等。
3. 设计方案：制定合理的设计方案，包括材料配方、制备方法和工艺流程等。
4. 实验验证：进行实验验证和数据分析，评估材料的性能和适用性。
5. 产品推广：根据实验结果优化设计方案和流程，推广智能材料的应用。
四、智能材料的应用领域智能材料的应用领域越来越广泛，主要包括以下几个方面：1. 智能结构：用于构建智能传感器、智能控制系统等。
2. 智能材料制造：用于精密加工和智能制造等领域。
3. 智能医疗：用于制造智能假肢和检测设备等。
4. 智能环保：用于制备污染物吸附材料和清洁剂等。
5. 智能能源：用于开发智能发电材料和电池等。
五、智能材料现状与发展趋势目前，智能材料在国内外已有广泛的研究和应用。
未来，智能材料的发展趋势将主要表现在以下几个方面：1. 集成化发展：将智能材料与传感、控制、数据处理等技术结合起来，实现智能化集成。
金属材料中的智能感知与智能控制应用
金属材料中的智能感知与智能控制应用智能感知与智能控制在金属材料中的应用智能感知与智能控制技术是当今科技领域发展迅猛的方向之一，它在众多领域中都有广泛的应用。
金属材料作为广泛应用于工业领域的重要材料之一，同样也可以通过智能感知与智能控制技术实现更高效、更智能的应用。
本文将从金属材料的智能感知以及智能控制两个方面进行阐述和讨论。
首先，智能感知在金属材料中的应用是指通过传感器、探测器等设备获取金属材料的各种信息，并通过数据处理和分析实现对金属材料的特定性能的感知。
金属材料的物理、化学、力学等性质可以通过智能感知的方式进行监测和分析，以实现对金属材料的实时监测和控制。
例如，通过在金属材料表面布置温湿度传感器可以实时感知金属材料的温度、湿度变化情况，以防止材料因温度、湿度变化而腐蚀、劣化等情况的发生。
此外，通过在金属材料中嵌入应变传感器，可以实时监测金属材料的应力变化，以达到预警或自动控制的目的。
智能感知使得金属材料能够具有变形感知、温度感知、湿度感知等能力，进而提高材料的可靠性和安全性。
其次，智能控制在金属材料中的应用是指通过控制器、执行器等设备对金属材料进行控制，实现对其特定性能的调节和控制。
金属材料的力学性能、化学性质等可以通过智能控制的方式得以调节和控制。
以金属材料的强度调控为例，通过将智能控制器与金属材料的微调器相连，可以根据不同的需求实现对金属材料强度的精确控制。
在金属材料的生产和使用中，通过智能控制技术实现对工艺参数、质量指标等的实时调节和控制，可以提高金属材料的生产效率和产品质量，并降低生产成本。
智能控制让金属材料具有了可调节性能、可优化性能、可定制性能的特点，进一步推动了金属材料领域的发展和创新。
智能感知与智能控制技术的应用不仅仅局限于金属材料的监测与调控，还可以赋予金属材料更多的智能属性。
例如，在航空航天领域，通过在金属材料中添加智能感知与智能控制技术，可以实现飞机结构的自动监测、故障诊断与修复，提高飞行安全性和可靠性。
人工智能在金属材料加工中的应用
人工智能在金属材料加工中的应用随着科技的不断进步，人工智能已经在多个领域得到了广泛的应用。
其中，金属材料加工领域也不例外。
人工智能技术可以为金属材料加工带来很多便利，例如提高生产效率、减少损失、优化生产流程等等。
在本文中，我们将会深入探讨人工智能在金属材料加工中的应用，以及相应的技术原理。
一、人工智能在金属材料加工的意义在金属材料加工过程中，出现很多问题，例如生产效率低下、人为失误、机器故障等等，这些问题直接影响了加工的质量和效率。
而人工智能技术可以解决这些问题，提高生产效率，减少损失，带来更多的收益。
例如，智能设备可以对加工过程进行监控和自动化控制，实现真正意义上的“无人操作”。
这不仅可以消除人为失误的可能性，而且还可以使加工效率大大提高，另外还可以减少雇佣人力的成本。
因此，人工智能在金属材料加工领域有着广泛的应用。
二、人工智能在金属材料加工的具体应用1. 大数据分析大数据分析是人工智能在金属材料加工领域中的一个重要应用。
大数据可以帮助企业分析大量数据，并根据数据结果进行相应决策。
而这个过程需要借助于数据挖掘和机器学习等技术来实现。
例如，生产过程中产生的原始数据、监控数据、故障报告等，都可以通过大数据分析进行筛选和提取。
然后，再通过机器学习算法建立相应的模型，来分析和预测生产状况和潜在故障。
这样，企业的生产管理就可以更加科学和有效。
2. 智能设备智能设备是指安装了各种智能传感器、控制器，能够自动化完成生产过程，减少人工干预和决策过程的设备。
利用人工智能技术，可以将传感器与控制器进行联动，使系统能够自适应，在生产过程中自动调整参数，来实现最佳生产状况。
例如，利用智能设备来控制激光切割机，可以根据所要加工的材料种类、尺寸和形状等因素，来自动调整切割机的切割速度、停留时间和边缘干部等参数。
这样，可以大大提高加工的效率和质量。
3. 智能维护智能维护是一种利用物联网和人工智能技术来实现机械设备自动监测和预测系统故障的一种技术。
智能金属材料组成的概念
智能金属材料组成的概念智能金属材料是一种具有响应性和调控性能的高级材料，通过结合金属材料的特性和先进的科技手段，使其能够主动感知和响应外界环境的变化，并作出相应的调整和改变。
智能金属材料的研究和应用领域广泛，包括航空航天、汽车、电子、医疗等多个领域。
智能金属材料的组成主要包括两个方面：金属基体和智能功能单元。
金属基体是智能金属材料的主体部分，它具备了金属材料的传统特性，如高强度、导电性、导热性等。
而智能功能单元则是智能金属材料的关键组成部分，它包括了一系列用于感知、控制和调控的功能元件。
在智能功能单元方面，智能金属材料的核心之一是智能合金。
智能合金是一种具有形状记忆效应和超弹性特性的金属材料，可以根据外界温度或应力的变化而实现相应的形状变化。
智能合金主要有记忆合金和超弹性合金两种类型。
记忆合金可以通过热处理或应力激活实现形状记忆效应，而超弹性合金则通过应力激活实现超弹性特性。
此外，智能金属材料还可以通过纳米技术的手段引入功能性纳米粒子或纳米结构。
这些纳米粒子或纳米结构可以实现对材料性能的精确调控，例如对光学、电学、磁学等性质的调节。
通过合适的纳米结构设计和制备工艺，可以实现对智能金属材料的机械、电磁、热学等性能的增强或变化。
此外，智能金属材料还可以集成传感器和执行器等功能元件。
传感器可以用于感知外界环境的温度、应力、湿度等参数，通过将传感器与金属基体相连接和集成，可以实现对智能金属材料内部和外部环境的实时监测。
执行器可以根据传感器的反馈信号，对智能金属材料进行相应的调节和改变。
这样，智能金属材料就可以根据外界环境的需求和变化，主动调节自身的性能和形态。
综上所述，智能金属材料是一种具有响应性和调控性能的高级材料，由金属基体和智能功能单元组成。
智能功能单元主要包括智能合金、功能性纳米粒子和纳米结构，以及传感器和执行器等功能元件。
通过合理设计和集成这些组成部分，智能金属材料能够在外界环境变化的激励下，主动实现相应的形态和性能调整，具有广泛的应用前景。
智能门锁材料总结
智能门锁材料总结1. 引言智能门锁是一种结合了现代科技和安全技术的智能安防产品。
它通过内置的感应器、芯片和通信技术，实现了对门锁的智能控制和远程管理。
在现代社会，智能门锁受到越来越多家庭和企业的青睐，成为家居、办公室和酒店等场所安全防护的重要组成部分。
本文将对智能门锁的关键材料进行总结。
2. 金属材料智能门锁的主体部分通常使用金属材料进行制造。
这是因为金属材料具有良好的强度、耐腐蚀性和可靠性。
常见的金属材料包括不锈钢、铝合金和锌合金。
•不锈钢：不锈钢具有卓越的抗腐蚀性和耐磨性，适用于户外环境或者高风险区域的门锁。
•铝合金：铝合金是一种轻便且耐用的材料，适用于家庭和办公室等室内场所的门锁。
•锌合金：锌合金具有良好的铸造性能和耐腐蚀性，适用于大型门锁和高端门锁。
3. 电子元件智能门锁的核心是内置的电子元件。
这些元件包括处理器、存储器、传感器和通信模块等。
以下是一些常用的电子元件：•处理器：智能门锁使用的处理器通常采用低功耗的微控制器（MCU），用于管理各种功能和控制门锁的运行。
常见的处理器品牌有ARM 和Microchip等。
•存储器：智能门锁通常需要存储用户信息、开锁记录等数据。
因此，内置的存储器通常使用闪存（Flash）或EEPROM（电可擦可编程只读存储器），提供足够的容量和快速的读写速度。
•传感器：智能门锁常用的传感器包括指纹传感器、密码键盘、近场通信（NFC）芯片和光学传感器等。
它们用于识别用户身份、获取输入信息和监测门锁状态。
•通信模块：智能门锁通常需要与外部设备进行通信，例如手机、电脑或者智能家居系统。
因此，内置的通信模块通常采用Wi-Fi、蓝牙或者Zigbee 等无线通信技术，实现与外界的连接和数据传输。
4. 电池和电源管理智能门锁通常需要内置电池，以便于在断电或者紧急情况下继续工作。
因此，电池和电源管理系统是智能门锁的重要组成部分。
•电池：智能门锁使用的电池通常是可充电锂电池，具有高能量密度和长寿命。
人工智能在金属材料领域中的应用
人工智能在金属材料领域中的应用随着科技的不断发展，人工智能的应用已经逐渐渗透到各个领域，包括但不限于金属材料领域。
人工智能不仅可以提高生产效率和质量，还可以帮助企业更好地了解市场需求和不断优化产品。
在本文中，我将会探讨人工智能在金属材料领域中的应用。
1. 人工智能在金属材料制造中的应用由于金属材料使用广泛，因此其生产制造也具有很高的重要性和难度。
在过去，金属材料的生产需靠人工操作和经验积累，这种方式容易产生质量问题和机械设备损坏。
而随着人工智能技术的不断发展，已经可以利用大数据和机器学习技术来完成材料加工、半自动化拼焊以及机器人小巧灵活的搬运。
除此之外，人工智能关联的机器学习技术在解决金属材料制造过程中的一些问题也显得方便和快捷。
比如，在金属板制造中，通常会遇到包括缺口、冷滞留和现成件尺寸不一等瑕疵。
利用人工智能技术在这种生产过程中，可以通过“图像检测技术”获取和分析数据，随后可以通过机器人的灵活操作，进一步完善制造工艺和提高材料的生产效率。
2. 人工智能在金属材料市场中的应用除了在金属材料生产中的应用，人工智能技术还可以相当清晰地告诉我们哪些金属材料在市场上得到了广泛使用，并且能够帮助企业快速响应市场变化。
比如，利用大数据分析工具，企业可以获取他们的金属材料的销售数据，通过对数据做出明智的决策，可以保证企业的产品具有竞争力和持续性。
此外，人工智能技术还可将对客户需求做出运营调整，例如，更改产能并及时优化物流，生产过程中控制时间和材料的使用等。
3. 未来展望在未来，人工智能技术不仅可以为金属材料制造行业带来更高效、便捷、智能的生产方式，还帮助企业更全面地了解客户需求并快速调整产能。
同时，人工智能技术还可进一步推进金属材料产业的升级，提高企业的核心竞争力和市场竞争力。
总之，人工智能技术已经在金属材料领域占据了极为重要的地位，它将会在不久的将来改变着我们的行业领导格局，并且解决我们遇见的一些最困难的问题。
金属材料加工中的智能制造技术
金属材料加工中的智能制造技术一、引言随着社会的发展和科技的进步，传统的金属材料加工方式已经不能满足人们对于产品的需求，使用智能制造技术来进行金属材料加工已经成为了行业趋势。
智能制造技术通过物联网、云计算、人工智能等技术的集成应用，提高了生产过程的可控性、科学性、智能性和高效性。
本文将探讨一下金属材料加工中智能制造技术的应用及其发展趋势。
二、金属材料加工的智能制造技术1、 CAD/CAM技术CAD/CAM技术指计算机辅助设计/计算机辅助制造技术，它可以通过计算机模拟设计、制造过程，从而实现对于产品的优化和加工。
在金属材料加工中，CAD/CAM技术可以提高产品的制造精度和生产效率，减少漏工、漏料等生产过程中的质量问题。
2、智能工厂智能工厂采用了物联网技术，通过将生产环节中的各个设备和零部件互相连接，从而实现数据的自动采集、分析和交互。
智能工厂可以使生产线更加智能化，加速产品的生产，提高产品的质量和可靠性。
3、3D打印技术3D打印技术可以将CAD设计的模型直接打印出来，减少了中间的繁琐加工流程，从而提高了生产效率和产品质量。
在金属材料加工中，3D打印技术可以将金属原材料直接打印成想要的形状，节省了许多制作成本。
4、机器人技术机器人技术可以使生产线更加自动化和智能化，减轻了工人的劳动强度，提高了生产效率和产品的一致性。
在金属材料加工中，机器人可以承担一些重复性高、危险性大的制造任务，从而保障了生产线的安全和稳定。
三、智能制造技术的发展趋势1、自适应智能化生产线随着科技进步和需求的变化，智能制造技术将向更加自适应的方向发展。
随着生产过程中的环节不断更新和变化，生产线需要遵循自适应和智能化的原则，从而实现更加高效的生产。
2、工业4.0的推进工业4.0是指由德国在2011年提出的概念，它通过物联网、云计算、人工智能的整合，实现了制造业的一次革命。
随着工业4.0的不断推进，智能制造技术将会得到更加广泛的应用和发展。
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智能材料智能材料是一种具有响应和适应能力的先进材料，其特点是能够感知环境并作出相应的改变。
智能材料的开发和应用已经引起了广泛的关注，并在各个领域展示了巨大的潜力。
智能材料的发展源远流长，早在20世纪60年代，科学家们就开始研究智能材料的概念和原理。
最早的智能材料是基于金属合金的记忆合金，这种材料可以记住原始形状，并在受到外界刺激时恢复到原来的形状。
这种记忆合金被广泛应用于航空航天、机械和医疗领域。
随着科技的不断进步，智能材料的种类和功能也在不断扩展。
目前，智能材料主要包括：形状记忆合金、发光材料、导热材料、感应材料、机械材料等。
这些材料可以通过电、磁、光、热等外界刺激来实现形态和性质的改变。
智能材料具有许多优点，例如快速响应、高度可控性、长寿命、低维护成本等。
通过合理选择和设计智能材料，可以实现许多独特的应用。
例如，智能材料可以用于开发智能家居系统，通过感知环境的温度、湿度、光线等参数，自动控制家电设备的运行。
此外，智能材料还可以应用于制造业，用于开发自适应的机械装置和自动化生产线，提高生产效率和产品质量。
智能材料的应用还可以拓展到医疗领域。
例如，智能材料可以用于制造可穿戴设备，实时监测患者的生理指标，并及时发出警报。
此外，智能材料还可以用于医疗器械的开发，改善手术效果，缩短康复周期。
随着智能材料技术的不断进步，人们对其潜力的认识也在不断提升。
智能材料的应用前景十分广阔，可以为人类的生活和产业带来巨大的改变。
然而，智能材料的开发和应用仍然面临一些挑战。
例如，材料的制备成本较高，工程实施和应用的可行性有待验证，安全性和可持续性问题也需要解决。
因此，需要进一步加强智能材料的研究和应用，解决相关技术和实践中的难题。
同时，政府、学术机构和企业也需要加强合作，共同推动智能材料的发展。
通过共同努力，可以实现智能材料的更广泛应用，为人类创造更加智能化的未来。
人工智能在金属材料加工领域的研究与应用
人工智能在金属材料加工领域的研究与应用随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始尝试将人工智能应用于实际生产和生活中。
其中，金属材料加工领域也不例外。
人工智能在金属材料加工领域的研究与应用，正在为该领域的进步带来新的机遇和挑战。
一、人工智能在金属材料加工领域的研究1.1 人工智能技术的发展随着信息技术的发展，特别是物联网、云计算、大数据等新兴技术的不断涌现，人工智能得到了飞速发展。
目前，深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等成为了人工智能领域的热门技术。
1.2 金属材料加工领域中的机器学习研究以机器学习为例，众所周知，金属材料加工涉及到多种加工方法和工艺参数的选择。
传统的方法往往需要人工根据经验来选择加工方法和参数，但这种经验往往不准确或无法复制。
因此，许多研究人员尝试利用机器学习技术，通过对历史数据、加工过程、产品质量等数据进行分析，从而预测最合适的加工方法和参数，从而提高加工效率和产品质量。
1.3 其他研究方向当然，人工智能在金属材料加工领域的研究不仅仅局限于机器学习，还包括机器人自动化加工、智能控制等方向。
二、人工智能在金属材料加工领域的应用2.1 机器人自动化加工金属材料加工领域的机器人自动化加工是人工智能技术应用的典型代表之一。
机器人加工在自动化程度、加工精度和效率等方面都具有强大的优势。
例如，在汽车及配件、航空航天等行业，机器人自动化加工已经成为生产的主流方式之一。
2.2 智能控制智能控制是多种人工智能技术在金属材料加工领域中的另一种应用。
一般来说，智能控制主要包括智能检测、智能监控和智能优化等方面。
例如，利用机器视觉技术和智能检测技术实现对金属材料加工加工过程的自动监测和反馈，可以及时调整工艺参数，提高加工效率和准确性。
此外，通过智能优化技术，将物流、计划等方面进行重新布局，可以进一步提高生产效率。
2.3 其他应用在金属材料加工领域的应用不仅仅局限于机器人自动化加工和智能控制，还包括质量管理、产线管理、工艺方案选择等应用。
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★表面伤口、裂纹自修补 不锈钢：金属Cr→ 氧化膜
金属铝：氧化铝保护膜
钛铝合金高温发动机：易氧化元素在高温下自动 形成修补物质
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(2)微球型：微米级别，如Y2O3、ZrO2、Cr2N等微粒。 ★Fe-Cr合金中分散Y2O3微球 Y2O3微粒可捕集有害的硫，形成稳定的Y2S3，
从而对裂纹尖端氧化膜起到补强作用，抑制裂缝发
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(2)磁致伸缩效应的表征
★磁致伸缩系数 在磁化过程中，磁体沿磁化方向单位长度上 发生的长度变化——线磁致伸缩系数λ。
λ＝Δl / l
l ——磁体的原始长度
Δl——磁化后长度的改变
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λ与测量方向有关
∥ 磁场方向 — 纵向磁致伸缩系数 λ∥ （默认）
⊥磁场方向—横向磁致伸缩系数λ⊥
λ是磁场和温度的函数 温度一定， λ的绝对值随磁场增大而增大，达 到饱和磁化时，达到一稳定的饱和值 —— 饱和 磁致伸缩系数λs（常数）。
通过热处理使SMA纤维产生收缩变形，在Al 母材中产生残留压应力，使材料内部的损伤裂缝自 动闭合，实现强韧化。
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2.3 超磁致伸缩材料
磁致伸缩现象(效应)：
铁磁性物质在外磁场中被磁化时,其长度、 尺寸及体积大小均发生变化 ；去掉外磁场后,其 又恢复原来长度与体积的现象。 磁致伸缩材料 材料内部小磁畴在外磁场作用下发生偏转并 沿磁场方向取向从而引起材料产生应变的材料。
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2.2.2 自修复类型
按照修复剂在材料内部分散的尺度分为： (1) 微量元素型：纳米乃至原子尺度， 加入量很少，如B、N、Zr等。 ★含微量N和B的不锈钢SUS304
高温高真空下表面形成的BN膜剥离或损伤后，还可通 过真空加热而再生——自修复功能。 内部微孔或缺陷满足高温、真空条件，其表面形成BN 膜，阻止其它原子扩散迁移，稳定了微孔表面-----有效 抑制和补强修复高温高载荷下的蠕变损伤。
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λs可正、可负
铁：随磁化强度M的增加沿磁化方向伸长，正λs；
镍：随磁化强度M的增加沿磁化方向缩短，负λs。
λs的方向性
单晶体：各向异性，默认平行于磁场方向的λs； 多晶体：各向同性，各晶粒λs的统计平均值。
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★磁致伸缩率
磁致伸缩系数(通常指平行于外磁场方向)随外 磁场变化的变化率。
展，大幅提高Fe-Cr合金的疲劳裂化临界值。
★钼钢中分散二氧化锆微粒
材料内部裂缝扩展时，二氧化锆粒子发生相变， 缓解尖端的应力集中，从而阻断损伤，相当于对材 料进行了补强修复。
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(3)丝线、薄膜型
在材料内部埋入功能性丝线或表面涂覆功能 性薄膜，直径或厚度在毫米以下。
功能物质：压电陶瓷、形状记忆合金等。 ★聚合物中埋入Ti－Ni形状记忆合金细线 丝线附近产生损伤裂缝时，丝线受到作用， 电流流通使合金丝线温度升高，发生形状记忆而 拉紧，从而使裂缝闭合或缩小，实现自修复。 ★Al合金中排列Ti－Ni形状记忆合金长纤维
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★机电耦合系数(磁弹性耦合系数或磁机械耦合系数 )
对于没有损耗或有辐射的磁机械振子， k2表示每个周期内
磁能可以转换成机械(弹性)能的那部分； 已贮存的机械(弹性)能中可以转换成磁能的部分。
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2.3.2 稀土超磁致伸缩材料
(Hale Waihona Puke )高磁致伸缩金属与合金分类 1)传统金属与合金
纯镍、镍钴合金 (95%Ni-Co) 、铁镍合金 (45%Ni-Fe) 、 铁铝合金(13%A1-Fe)、铁钴合金(65%Co-Fe)等。 λs ：(±30-70)×10-6；k：0.15-0.5。 2)非晶态合金
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具有空间取向性；
磁致伸缩系数随外磁场非线性变化；
微分磁致伸缩率：曲线上各点切线的斜率；
线性区:磁致伸缩系数随外磁场线性变化，各点的 微分磁致伸缩率相等且绝对值较高；
——材料或器件工作最为有利。 评价材料性能——线性区微分磁致伸缩率。
磁致伸缩智能器件设计：
在线性区工作； 线性区：宽； 线性区起始磁场强度：小。
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自预警、自修复构思
自预警功能：在材料内部的微孔中预埋入可产生 声波的物质，当材料受到损伤，微孔扩展成较大 裂缝时，预埋物质产生声响，实现报警。
自修复功能：在材料内部分散或复合裂缝扩展时能 发生相变的物质、促进氧化过程的物质或一些功能 性物质。材料受损伤时，这些物质受作用而发生某 种变化，抑制损伤进一步发展，实现自修复。
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2.3.1 磁致伸缩效应及其表征
(1)磁致伸缩效应
磁致伸缩效应： 1842年 焦耳
在磁场中磁化状态改变时，铁磁和亚铁磁材料
磁致伸缩逆效应：Villari 当外加应力使材料产生应变时，材料的磁化 曲线发生可逆性变化。通常材料在应力方向（或 垂直方向）上将产生磁化强度的变化。也叫压磁 效应或磁弹性效应。
• 自适应功能，指材料可通过自身内部结构的调整来适应刺 激因素的变化。
• 自执行功能，指材料受刺激因素作用后可完成的一定的机 械动作等。
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2.2 金属材料自预警、自修复
损伤机制
2.2.1 金属材料损伤机制与自预警和自修复功能
* 微孔或缺陷导致材料在使用过程中因产生 疲劳裂缝和蠕变变形而受到损伤。 * 缺陷尺寸越大，越易受损伤，所需疲劳破 坏应力就越小，但当缺陷小于一定的极限 尺寸时，疲劳强度不再受其影响。 实际应用中，在保证强度前提下允许材料内部 有微孔存在。
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1)线磁致伸缩 磁体磁化时，伴有晶格的自发变形，即沿磁化方 向伸长或缩短，体积几乎不变，只改变磁体的外形。 变化数量级：l0-6－10-5。 在磁化未达到饱和状态时产生。 2)体积磁致伸缩
饱和磁化以后磁体磁化状态改变时体积发生 膨胀或收缩的现象。 变化量很小，在测量和研究中很少考虑。
一般磁致伸缩均指线磁致伸缩。
主要内容
• 形状记忆合金
• 形状记忆聚合物 • 金属材料自预警、自修复 • 超磁致伸缩材料
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引言
• 许多应用领域从安全性和可靠性角度出发期望材料在受到 损伤时具有自检知、自判断和自行动功能。 • 自行动功能分为自预警、自适应和自执行三种类型。 • 自预警功能即信号功能，当材料有损伤或外界刺激因素的 强度超出某阈值时，材料会发出诸如变色、发热、声波、 电磁异常等信号。