高能量密度

高能量密度（精选5篇）

高能量密度 篇1

1富锂正极材料研究背景

锂电池以其能量密度高、循环性能好以及对环境友好等特点正在逐步取代镍氢电池,成为最有前途的车载动力电池。因此,有关锂电池的研发和应用成为当前全球新能源汽车竞争的核心技术。正极材料是锂电池中最重要的部分,决定着锂电池的成本、功率密度和能量密度等多项指标。现有研究比较成熟的磷酸铁锂电池的能量密度仅能够达到120 Wh/kg,严重降低了新能源汽车的运行效率和续航里程。磷酸铁锂能量密度较低主要是由其本身性质决定的,该材料的理论比容量只有170 m Ah/g、工作电压仅为3.3 V,现有电池制造工艺水平很难使以该材料为正极的锂电池的能量密度得到很大提升。其它正极材料(如锰酸锂、钴酸锂和三元材料)也有相似的特征。可见,开发具有高能量密度的下一代锂电池正极材料具有十分重要的意义。众多专家和学者认为,正极材料未来将向高容量和高电压两个方向发展,从而进一步提高锂电池的能量密度,以便使其能够大规模地应用于新能源汽车上。

近年来,一类具有层状结构的富锂正极材料x Li2Mn O3∙(1-x)Li MO2(M=Co、Ni、Mn)受到了广泛关注。该材料是一种兼具高电压和高容量的正极材料,是由层状结构的Li2Mn O3材料和Li MO2(M=Co、Ni、Mn)材料组成的固溶体,有着特殊的充放电机制,实际放电容量可达280 m Ah/g以上,能量密度较高[1,2,3,4]。目前,合成富锂材料的方法主要有溶胶-凝胶法和固相法两种,但是这两种方法所合成的富锂材料通常振实密度较低,不利于提高材料的体积和质量能量密度。众所周知,共沉淀法和熔盐法也是合成锂电池材料的常用方法。共沉淀法通常是利用较大阴离子(如OH-、CO32-)与多种过渡金属离子同时形成沉淀的方式,首先合成出组分和尺寸分布均匀的前驱体,进而制备出所需材料的一种合成方法;而熔盐法则是利用熔盐在其熔点以上呈现的液态作为介质,并代替空气气氛而改变整个反应中的离子传导率,从而降低了反应温度、缩短了反应时间,提高了材料的结晶度和振实密度。

为此,本文利用碳酸根(CO32-)共沉淀法与熔盐法相结合的方式制备Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2(即x Li2Mn O3∙(1-x)Li MO2材料中M=Ni1/2Mn1/2,x=0.3)材料。首先采用碳酸根共沉淀法制备出尺寸、组分和形貌分布均匀的前驱体,然后再利用熔盐法烧结出具有更高结晶度和更高振实密度的材料。希望通过两种方法的有机结合,提高Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料的电化学性能。

2试验部分

2.1 Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2的制备

首先将Ni盐和Mn盐按照化学计量比溶于去离子水中,配制成适当浓度的溶液;将上述溶液缓慢滴入到过量的碳酸盐溶液中,逐渐形成沉淀;过滤所得沉淀、洗涤并烘干后可得到碳酸根共沉淀粉末;将Ca Cl2和Li Cl的混合熔盐、碳酸锂以及碳酸根共沉淀粉末按照一定比例溶于无水乙醇中进行球磨,所得浆料烘干后即可得到前驱体粉末;前驱体粉末经过两步烧结后,采用随炉冷却的方式进行降温,得烧结后粉末;烧结后粉末再利用去离子和无水乙醇洗涤数次后烘干,即可得到Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料。

2.2 材料的表征

材料的物相分析使用日本理学公司的D-MAX2200 型粉末X射线衍射仪,扫描区间为10~70°,扫描速率为0.02°/min;采用日本电子公司的JSM-6700F型冷场发射扫描电子显微镜(SEM)观察材料的形貌;采用JX93-174468 型振实密度仪对材料的振实密度进行测量。

2.3 电化学性能测试

采用合成的Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料作为活性物质、聚偏氟乙烯作为粘结剂、纳米碳纤维作为导电剂来制备正极片。首先将活性物质、聚偏氟乙烯和纳米碳纤维按照质量比为91∶3∶6 的比例混合;再将适量的N-甲基吡咯烷酮滴入上述混合物中,充分搅拌后形成浆料;然后把所得浆料涂敷在铝箔上得到正极片,最后将所得正极片放入真空烘箱中烘干、备用。

采用上述制备电极片作为正极、金属锂片作为负极、Celgard三层膜作为隔膜、Li PF6(1 mol/L)的碳酸乙烯酯/碳酸二甲酯溶液作为电解液,在充满氩气的手套箱中组装成两电极的模拟电池。材料的电化学性能采用上海辰华仪器的电化学工作站进行测量,电压范围2.0~4.6 V。

3 结果与讨论

3.1结构分析

X射线衍射(XRD)技术是对材料进行物相分析和结构分析的一种最常用手段。图1 展示了Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料的XRD图谱,插图为该材料的结构示意图。从图中可以看出,材料衍射峰尖锐,表明其结晶性良好。材料可归属为空间群为R-3m的α-Na Fe O2型层状结构,只是在2θ=20~24°处出现了由过渡离子层中的Li+和过渡金属离子Mn4 +的超晶格排列引起的衍射峰[1,2]。另外,(018)和(110)两个衍射峰分裂明显,表明材料有很好的层状结构。

根据XRD图谱中的衍射峰峰位,确定该衍射峰对应的衍射角位置,六方晶胞的面间距计算公式如下。

式中,h、k、l为晶面指数;θ为衍射角,°;λ为X射线入射波的波长;a和c为晶胞参数。利用图1 中标出的(003)、(104)和(101)3 个强峰对应的半衍射角及各晶面指数h、k、l计算得到材料的晶胞参数为a=2.860、c=14.283。

对于层状α-Na Fe O2型结构材料来说,c/a值的大小是表征六方层状结构有序度高低的重要标志,也能够反映晶格畸变程度的大小。本试验制备的Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料的c/a=4.994,明显大于理想的立方密堆积结构的c/a值(4.899)[3],进一步表明材料具有较好的层状结构;此外,I003/I104值也是衡量六方层状结构材料中阳离子混排程度的重要标志,本试验中该数值为1.15,表明Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料中阳离子的混排程度非常小,有利于材料在循环过程中保持结构的稳定性。

3.2 形貌分析

3.2.1 扫描电镜分析

扫描电子显微镜(SEM)是对材料进行形貌分析和尺寸分析的有力工具,利用扫描电子显微镜可以清楚地观察材料表面的微观形貌和分布状况。图2是本试验中采用碳酸根共沉淀法与熔盐法相结合的方法制备的Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料的SEM图谱。从图中可以看出,材料颗粒之间分散比较均匀,并无明显的团聚现象出现;材料的平均颗粒尺寸为720 nm,且结晶度较高,这是由于以Ca Cl2和Li Cl混合熔盐在其熔点以上所呈现的液态作为介质并代替空气气氛,改变了整个反应中的离子传导率,从而缩短了反应时间,提高了材料结晶度。

3.2.2 振实密度分析

振实密度对锂离子电池正极材料来说是一个非常重要的指标。实践证明,正极材料的振实密度越高,则正极极片中正极材料的实际堆积密度越大,单位体积的电池中可以装入的正极材料越多,电池的能量密度就越大。粉体材料的振实密度与粉体颗粒的形貌、粒径及其分布密切相关,通常具有规则形状、结晶度较高且分布均匀的粉体颗粒会具有更高的振实密度。本试验所合成的Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料的振实密度为1.98 g/cm3,相比于传统合成方法所制备的富锂材料有所提高[4]。这是由于本试验所采用的特殊合成方法所致,通过前期共沉淀法制备出的前驱体尺寸、组分和形貌分布均匀,再通过熔盐法烧结出的材料则具有了更高结晶度,两种方法的有机结合大大地提高了Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料的振实密度,进而有助于提高其电化学性能。

3.3 电化学性能分析

3.3.1 充放电性能

图3 展示了Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料的在20 m A/g电流密度下,在2.0~4.6 V电压区间的首次充放电曲线,插图是锂电池充放电原理图谱。从图中可以看出,Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料首次充电时出现了两个主要的区域:4.0~4.5 V的S型区域和4.5 V以上的L型区域[5]。 S型区域主要对应着Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料中Ni2+到Ni4+的电化学反应过程;而在电压高于4.5 V的L型区域,Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料中Li2Mn O3组分得到了活化,失去了一个O2-和两个Li+,从而导致首次充电时4.5 V左右出现了脱锂脱氧平台。由于在4.5 V附近的脱锂脱氧反应为不可逆反应,因此在材料进行放电时并未出现此平台[6];另外,从图中还可以看出Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料的首次充电容量为283.3 m Ah/g、放电容量为231.8 m Ah/g、充放电效率为81.8%。

3.3.2 循环和倍率性能

图4 给出了Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料在室温(25 ℃)时、20~400 m A/g电流密度下的阶段循环性能曲线。从图中可以看出,材料在20 m A/g电流密度下的放电容量为231.8 m Ah/g,经过5 次循环后放电容量为228.1 m Ah/g,容量保持率为98.4%;当电流密度提高到100 m A/g和200 m A/g时,材料的放电容量分别为215.2 m Ah/g和207.9 m Ah/g,并且经过5 次循环后容量衰减都很小;当电流密度提高到更高的400 m A/g时,材料的放电容量仍然能够维持在196.1 m Ah/g,且经过5 次循环后容量仅衰减了0.5 m Ah/g,展现了优良的倍率性能;恢复电流密度至20 m A/g,材料放电容量提升到了226.9 m Ah/g,相对于初始20 m A/g电流密度下的容量恢复率为97.9%。循环10 次后容量为223.6 m Ah/g,容量衰减率1.4%,相当于平均每次循环仅衰减0.14%,循环性能较好。

图5 是Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料在0 ℃ 时、20 m A/g电流密度下的循环性能曲线,插图是该材料模拟电池低温测试示意图。可以看出,材料首次放电容量为185.1 m Ah/g,经过20 次循环后容量为178.2 m Ah/g,容量保持率为96.3%,平均每次循环容量衰减0.18%。材料在0 ℃时的首次放电容量相当于室温时容量(231.8 m Ah/g)的79.9%,这一数值明显高于传统的锰酸锂、磷酸铁锂等正极材料。

从上述数据分析可以看出,Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料在不同电流密度下、不同温度均展示出了非常优秀的电化学性能。较好的循环性能和倍率性能主要归结于材料具有非常均一的尺寸以及较高的振实密度,这些都是提高材料电化学性能的关键因素。另外,材料能够在较大电流变化幅度下保持良好电化学性能的特性具有非常重要的实际应用价值,同时,材料在较低温度下仍然能够展现非常好的循环稳定性,这对于材料能够快速实现商业化应用具有非常深远的意义,有助于推动该材料在新能源汽车用锂动力电池领域的进一步发展和应用。

4 结论

采用碳酸根共沉淀法与熔盐法相结合的方式制备了具有高能量密度的Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2富锂正极材料。材料具有非常好的循环性能和倍率性能,在400 m A/g电流密度下测试时,电池放电容量可达196.1 m Ah/g,经过多次循环容量衰减较小;另外,材料能够在较低温度下和较大电流变化幅度下保持良好电化学性能的特性具有非常重要的实际应用价值。

从上面的阐述中可以看出,Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2正极材料具有较高的放电容量、优秀的低温循环稳定性和出色的倍率性能。 事实上,与Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2材料同类的其它高容量正极材料也具有非常好的电化学性能。可以预见,随着研究的不断深入,该类材料的制备加工工艺及综合电化学性能必将不断向着更高的层次迈进,在车用锂动力电池领域将会具有更广阔的发展空间,有可能成为具有300 Wh/kg能量密度的新能源汽车用下一代锂电池正极材料首选。

摘要：采用碳酸根共沉淀与熔盐法相结合的方式制备了具有高能量密度的车用锂电池正极材料Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2,通过X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和振实密度仪分别对材料的结构、形貌和振实密度进行了分析。XRD结果表明材料属α-NaFeO2型层状结构;SEM结果显示材料平均颗粒尺寸为720nm,且颗粒之间分散比较均匀,无明显的团聚现象出现;材料的振实密度为1.98g/cm3,相对于传统方法所制备的材料有较大提高。电化学测试结果表明材料能够在较低温度下(0℃)和较大电流变化幅度(20~400mA/g)下都保持良好电化学性能,这具有非常重要的实际应用价值,有助于推动该材料在新能源汽车用锂动力电池领域的进一步发展和应用。

关键词：新能源汽车,锂电池,富锂正极材料,碳酸根共沉淀,Li[Li0.133Ni0.300Mn0.567]O2

参考文献

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基于能量密度法预测微动疲劳寿命 篇2

车轴是铁路机车车辆走行部最重要的部件,它几乎承受着机车车辆的全部重量。机车车辆在运行过程中一旦发生断轴,将引起列车脱轨、翻车等重大恶性事故。车轴的疲劳破坏一般发生于车轴轴身与车轴轮座处,而车轴轮座处发生的微动疲劳损伤由于难以检测,因此其危害性更大[1,2,3]。

目前,多采用名义应力方法、断裂力学方法、微动图法、单轴应力方法和多轴应力方法预测车轴的疲劳损伤。文献[4-5]采用微动图法研究车轴的微动磨损问题,考虑了载荷和微滑移的影响。文献[6-7]研究了轴类试件压装部的高周疲劳问题,采用名义应力表示疲劳极限,基于应力强度因子预测了裂纹扩展。Zerbst[8]综述了铁路车轴的安全寿命和损伤容限设计方法,用小裂纹理论讨论裂纹萌生,并用Paris公式预测了裂纹扩展。杨广雪[9]采用Ruiz准则和Findley多轴疲劳准则,计算预测了轴套试样的微动疲劳强度,并分析了上述准则在研究旋转弯曲载荷下过盈配合微动疲劳的适用性。

列车车轴属低应力高周疲劳件,它的裂纹萌生寿命较长,几乎占据车轴的整个使用寿命,且只要出现明显的裂纹就必须进行维修或更换,不会再冒险继续使用。车轴压装部实际上受到多轴循环载荷,导致车轴轮座上的力学行为较为复杂,这就需要综合考虑循环载荷及摩擦力在构件上产生的应力和应变,建立应力和应变与构件损伤的关系,最终预测裂纹萌生寿命。应变能密度损伤参数是一种综合考虑了局部应力和应变的多轴疲劳损伤参数,理论上更适于处理车轴微动疲劳损伤问题。Smith等[10]提出了一种SWT(Smith-Watson-Topper)损伤参数,用单轴拉-压载荷下的最大应变和应变幅的乘积预测疲劳损伤。So-cie[11]改进了SWT损伤参数的表达形式,基于最大主应变幅求解所在临界平面处的应变能密度。Chen等[12]建立了混合断裂模式下的应变能密度模型,同时考虑了临界平面上的主应力和切应力。尚德广等[13]基于应变能密度理论确定了微动疲劳损伤参数。

为建立多轴应力下的车轴钢微动疲劳寿命预测模型,本文采用ABAQUS有限元软件建立3D模型,计算得出接触面的应力应变场,通过能量密度法研究裂纹萌生特性,建立裂纹萌生寿命预测模型,利用模型揭示各种影响因素对微动疲劳行为的影响,并应用模型进行动车组车轴压装部裂纹萌生位置和寿命的预测。

1 多轴疲劳理论及能量密度法

1.1 多轴疲劳与临界面

多轴疲劳指的是疲劳损伤是在多轴应力状态下产生的,即机械构件上有两个或两个以上的主应力(主应变),并且其方向和幅值随时间变化而变化。微动条件下,构件除了受到外界载荷外,其微动接触面还受到压力和摩擦力作用,所以微动疲劳寿命的预测可以采用多轴疲劳强度理论。一些学者提出了基于单轴疲劳理论的多轴疲劳损伤模型(Findley模型[9]),这些损伤模型大多数采用临界平面法,即将材料在服役过程中最大损伤参量所在平面上的应力(应变)参数作为损伤参量,这种方法具有一定的物理意义,也便于理解疲劳裂纹的萌生和扩展机理。但这种只考虑应力(应变)的临界损伤平面法应用范围有限。

疲劳裂纹会在材料内部的某个面上萌生和扩展,裂纹萌生和早期扩展的方向与速度都取决于该面上的应力和应变,所以疲劳破坏也就发生在这个面(临界面)上。临界面法通过逐个对比接触面上各个位置以及该位置上不同角度的损伤参量,最终找到施加循环载荷的整个过程中损伤参量最大的平面。显然,选用的参量不同,临界面也就不同。

通过有限元分析计算,得到每个载荷增量步下的应力应变数据后,就可以通过下式计算出任意方向上的应力和应变[14]:

其中,σ、ε、τ、γ分别为临界面上的应力、应变、切应力和切应变;θ 为临界面相对于主坐标的转角;σxx、σyy和τxy为主坐标下的应力分量;εxx、εyy和γxy为主坐标的应变分量。

得到接触表面在主坐标上的应力和应变后,即可根据式(1)计算每个单元任意截面上的应力、应变,此处取角度增量 Δθ=1°,-90°≤θ≤90°。一旦获得各个临界平面上的应力和应变,接下来即可根据不同的损伤理论进行损伤因子的计算。

1.2 能量密度法

能量密度准则与临界面相结合的模型是指,在特定载荷幅值下,可将特定角度θ所在材料截面的能量密度作为损伤参数,将最大损伤参数所在的材料截面定义为临界平面。能量密度损伤参数定义为应力和应变分量的乘积αΔσΔε+βΔτΔγ,其中,Δσ、Δε、Δτ和 Δγ分别为临界平面上的法向应力、法向应变、切应力和切应变的变化范围,每个乘积项受影响系数α和β的影响。可以看出,该模型预测裂纹萌生方位时,在物理意义上包含两种载荷模式:αΔσΔε表示拉力分量,βΔτΔγ表示剪力分量。采用这种能量密度损伤参数的定义,人们发展了许多不同的损伤因子的计算公式。这些方法的不同之处仅在于控制疲劳寿命的模式以及分量αΔσΔε和βΔτΔγ应该如何具体解释与计算。

Smith等[10]综合考虑拉力分量作用下单轴应力和应变的影响,提出了一种SWT损伤因子:

式中,σmax为最大法向应力。

基于能量密度理论,Chen等[12]提出了一种多轴疲劳损伤因子 ΔWC:

式(2)、式(3)的右侧都同时考虑了临界平面上应力和应变的影响,是典型的能量密度损伤参数。一旦找到疲劳损伤因子最大的临界平面,就可以确定裂纹萌生的方向,即临界平面的方向就是裂纹萌生的方向。

SWT损伤值 ΔWSWT和Chen损伤值 ΔWC与疲劳裂纹萌生寿命Nf的关系式可分别为

式中,E为弹性模量;σ′f、ε′f分别为轴向疲劳强度和轴向疲劳延展因子;b、c分别为疲劳强度和疲劳延展性指数。

2 材料参数的确定

本节采用传统的Manson-Cofin公式并结合试验确定材料参数σ′f、ε′f、b和c,并假定其与式(4)和式(5)中对应参数一致。将这些参数代入到式(4)、式(5)后,即可最终确定基于能量密度法的微动疲劳寿命预测模型。

2.1 损伤因子计算

图1为微动疲劳试验装置结构尺寸及加载示意图。中间拉伸试件采用LZ50 车轴钢加工而成,两个微动桥采用CL60车轮钢加工,微动桥桥足和微动疲劳试样表面采用平面-平面接触方式,微动桥桥足处圆角半径r=0.3mm。

如图2a所示,采用商用有限元软件包ABAQUS建立有限元分析模型,由于结构的对称性,采用3D模型的1/8 划分网格,单元为C3D8I六面体单元。定义靠近载荷的接触边缘为内边缘,另一边缘为外边缘。为保证计算结果的准确性,并满足接触计算要求,在接触面附近的网格作出了适当的细化。接触分析模型如图2b所示,接触面节点与目标面节点成对出现,形成接触对。

对上述模型压块上施加F=2000N的载荷,并假定摩擦因数μ=0.6。根据有限元接触应力应变分析结果,并应用MATLAB程序计算得出接触面上的损伤值。试件右侧施加p=320MPa拉应力时的损伤值结果如图3所示。

接触内边缘和外边缘附近存在应力和应变集中,所以损伤参量值较大。接触外侧边缘附近的法向应变幅值较大,导致此处的损伤参量值也较大。接触面上1.7~2.2mm的范围,属于接触区和滑移区的过渡区域,此时Chen损伤值和SWT损伤值均出现局部峰值。相比之下,Chen损伤值比SWT损伤值大。

2.2 试验分析

疲劳试验中,施加的循环载荷和微动桥压力与2.1节中有限元分析的加载方式相同。为考察断裂位置d(疲劳裂纹萌生位置与微动桥足内边缘的距离)随施加的循环载荷变化的规律,通过实验得到了不同外载荷p作用下试件的断裂位置,试验结果如图4所示,开裂位置随着循环载荷的增大而更靠近接触内边缘。p=320MPa时,开裂位置在接近2mm处。由图3可以看出,尽管微动桥桥足的内外接触边缘附近的损伤参量值较大,但是这由静应力和静应变集中所致,并不会导致微动疲劳裂纹萌生;接触面内1.7~2.2mm之间的区域,属于接触区和滑移区域的过渡区域,微滑移的存在会造成微动疲劳裂纹萌生。换句话说,接触面内一般存在粘附区、滑移区和过渡区域三个区域,在过渡区域内能量密度损伤因子峰值是造成疲劳裂纹萌生的主要因素。所以,Chen准则和SWT准则的预测值与实验结果相吻合,说明接触区和滑移区交界的应变能密度损伤参量可以用于解释实验现象。

保持微动桥载荷F=2000N,改变循环载荷大小,通过实验得到了不同应力σ作用下的试样疲劳寿命N,σ-N曲线如图5所示。

2.3 试验数据拟合与寿命预测

为了便于比较Chen准则和SWT准则的寿命预测效果,这里首先根据常用的Manson-Coffin公式结合试验结果预测材料参数σ′f、ε′f、b和c,然后将预测得到的材料参数引入式(4)、式(5),最后比较这些参数对Chen准则和SWT准则的适应性。单轴疲劳寿命预测模型Manson-Coffin方程的表达式为

Manson-Coffin公式右侧的表达形式与式(4)、式(5)相似,符号的意义也相同,其区别在于式(4)和式(5)考虑了应力项,导致形式上更加复杂。所以可参照Manson-Coffin公式中的参数σ′f、ε′f、b和c来确定式(4)和式(5)中的材料参数[15]。

多轴疲劳的寿命预测方法大多选择临界面法,而临界面法大多数采用最大剪应变平面作为损伤平面。将该平面上的最大剪应变幅γmax和法向应变范围 Δε作为两个基本参数来构造疲劳损伤参量。 尚德广等[13]根据临界面定义,采用von -Mises应力准则并考虑非比例加载的影响,同时考虑 Δγmax和 Δε两个参数,将它们等效为一个应变幅,建立基于等效应变幅的多轴疲劳准则,其表达式为

将式(7)代替Manson -Cofin方程等号左边的法向应变范围,即可得

式(8)不仅适用于多轴疲劳非比例加载,对比例加载同样适用。

根据疲劳加载情况,计算等效应变幅损伤值Δεeq,可以得到 Δεeq和试验寿命相互关系的离散点,如图6所示。通过对这些离散点进行曲线拟合,即可得到Manson-Coffin公式中的材料常数:σ′f=690,ε′f=0.0332,b=-0.062,c=-0.3125。得到式(4)和式(5)的材料参数后,即可根据不同循环载荷下计算得到的损伤因子的值预测试样寿命Nf。

Chen法和SWT法的预测寿命结果如图7所示,其中,外侧2条虚线所包含的区域是相对中间斜线的0.6倍误差带。可以看出:Chen法和SWT法对寿命的预测都偏保守;在预测低周寿命时,两种方法的预测精度相差不大,但是在对高周疲劳寿命(N>106)的预测上,却存在较大的偏差。通过与实测数据的比较可以看出,Chen法相比SWT法有较高的预测精度,这说明Chen法比SWT法的损伤因子更适合用于预测LZ50钢的微动疲劳寿命。因此,以下将采用Chen法的能量密度损伤因子作为疲劳损伤参量开展研究。

3 微动参数对疲劳特性的影响

3.1 微动参数对Chen损伤因子的影响

通过改变摩擦因数、圆角半径和载荷幅值等相关参数,得到这些影响因素对微动损伤参数作用的规律。

如图8所示,摩擦因数为0.3时,接触内侧边缘的损伤参量比摩擦因数为0.6和0.8时的大,说明摩擦因数小时,内侧边缘应变能集中程度更高。接触区域内,损伤因子也存在峰值,与摩擦因数为0.6和0.8时的情况相比,摩擦因数为0.3时的损伤因子峰值更靠近接触内侧边缘,说明摩擦因数变小时,裂纹萌生的位置向内侧边缘偏移。接触区域内的损伤参量峰值变化不大,只会随着摩擦因数变化而发生位置的改变。

如图9所示,微动桥桥足处圆角半径r对边缘的损伤影响较大,对接触区域内的损伤峰值的位置影响较小。半径越大,接触外边缘附近的损伤因子越大,当半径增大到一定的值(r=0.9mm)时,外边缘的损伤参量变化显著。随圆角半径增大,接触区域内的损伤参量峰值也逐渐向外侧边缘偏移。

如图10所示,循环载荷对接触区域外边缘的影响并不大,对内边缘的损伤参量峰值影响相对较大。随着循环载荷的增加,接触区域内损伤因子的峰值逐渐增大,同时更靠近内边缘。

微动桥接触压力对接触区域损伤因子的影响如图11所示。可以看出,损伤因子峰值的位置随微动桥压力变化明显。随着压力的增大,接触区域内损伤峰值更靠近外边缘。另外,随着压力的增大,接触内边缘和外边缘附近的损伤因子均明显增大。

3.2 微动参数对寿命的影响

为分析各摩擦因数、圆角半径、循环载荷和桥足压力对LZ50钢试件断裂位置和疲劳寿命的影响,图12~图15分别给出了考虑这些微动参数的断裂位置-寿命曲线。如图12所示,随着摩擦因数的增大,断裂位置与内边缘的距离也增大;摩擦因数从0.3增加到0.6时,断裂位置变化很大,寿命虽然也在不断减小,但在一个数量级中,变化不大,说明摩擦因数主要影响断裂位置。图13中,随着微动桥桥足处圆角半径r的增大,断裂位置的变化较小,对寿命的影响也较小,说明r的影响较小。如图14所示,循环载荷的影响和微动桥半径影响规律相似,但是寿命变化相差较大,对寿命的影响大于对断裂位置的影响,说明循环载荷主要影响寿命。如图15所示,微动桥压力对断裂位置和寿命的影响均较大,微动桥压力从2000N减小为1000N时,断裂位置从2mm位置左移到1.5mm位置,寿命从1.3×105次减小为4×104次。

4 Chen准则法在车轴疲劳预测中的应用

根据轮对尺寸标准[16],在有限元软件中建立轮对的整体模型。由于结构和载荷的对称性,所以只取轮轴整体模型的1/4 建立有限元分析模型。

车轮旋转使车轴表面受到旋转弯曲应力,造成车轴轮座的微动损伤。在车轴左端部施加垂向载荷F=31kN[9],车轴受载后,接触端部附近的应力如图16所示。由于车轴受载荷后会有一定的弯曲形变,因此左下方的车轴接触端部的接触应力偏大,同样右上方的接触端部的接触应力也较大。

根据第2节的损伤因子方程和有限元计算结果,计算得到车轴下侧接触线上的损伤因子,如图17 所示。 可以看出,在距轮对接触的外边缘5mm处和距内边缘10mm处,损伤因子都存在峰值。根据2 节的分析可知,在距外边缘5mm处和距内边缘10mm附近萌生裂纹和发生疲劳破坏的可能性最大。据统计,我国因轮座裂纹而损坏的车轴中,裂纹大多集中于轮毂孔两侧附近。开裂的车轴中,在轮座内侧开裂的车轴约占60%,裂纹分布于距轮毂孔内端面5~20mm范围内;在轮座外侧开裂的车轴约占40%,分布于距轮毂孔外端面10~50mm范围内[17],这说明本文中的预测位置和实际情况较为符合。

根据第2.3节建立的寿命预测模型,在该载荷下,该轮对车轴外侧的疲劳寿命的预测值Nf=8.8×109,从寿命大小判断,这已经属于超高周疲劳的范畴。尽管当前模型对车轴疲劳寿命的预测结果符合设计标准,但是列车运行环境复杂,车轴承载变化较大,所以在此之前就需要进行检修或者更换。以京广铁路为例,铁路车轴采用的是无限寿命设计,根据铁路标准规定车轴设计使用年限为25年,但实际上车轴运行23年时就几乎全部产生严重的疲劳裂纹[18]。

5 结论

(1)Chen法和SWT法对寿命的预测都偏保守。在预测低周寿命时,两种方法的预测精度相差不大;在预测高周疲劳寿命(N>106)时,两种方法的预测效果相差较大,Chen法较SWT法有更高的预测精度。

(2)各个参数对微动疲劳特性的影响不同:摩擦因数主要影响断裂位置,微动桥桥足处圆角半径影响较小,循环载荷主要影响寿命,微动桥压力对断裂位置和疲劳寿命的变化影响较大。

高能量密度 篇3

选区激光烧结 (SLS) 技术是采用红外激光作为热源来烧结粉末材料成型的一种快速成型技术[1]。激光扫描是SLS成型工艺中的关键环节。成型过程中, 当新铺粉层预热达到稳态后, 进行激光扫描;在这个过程中, 粉末吸收激光能量, 温度升高熔化粘结;成型缸内部中心区预热温差较小, 而在靠近缸壁的区域, 由内到外预热温度呈明显降低趋势。由于预热温度不均匀, 导致SLS成型件密度不均匀[2,3]。

基于此, 本研究通过增加激光能量密度来对温度预热不足进行补偿, 从而提高SLS成型件机械强度。

1 激光与材料的相互作用

1.1 粉末能量密度差模型

粉床表面的激光能量密度直接影响到制件的烧结密度。能量密度是由激光功率、扫描速度和扫描间距决定的。能量密度差计算公式如下:

undefined

式中 erf—误差函数;Ar—粉床表面的吸收率;B—烧结宽度;ω—激光束的特征半径;P—激光功率;V—扫描速度。

1.2 激光能量输入下的粉末预热温差模型

SLS粉床表面预热温度在150 ℃～173 ℃之间。预热温度差 (粉床某点的实际预热温度与设置的预热温度) 可表示为[4]:

undefined

式中 C—比热容;ρ—铺粉密度;h0—烧结深度。

由以上两式计算可得, 在增加能量密度ΔE=1.5×10-3 J/mm2 (即约增加1 W功率或约减少0.01 mm扫描间距) 时, 能够补偿的预热温差ΔT=4.3 K (4.3 ℃) 。

1.3 能量密度对烧结件性能的影响

零件的机械性能与烧结密度有很大的关系, 在粉床表面的不同区域, 预热温度相差较大, 在同样的加工参数下导致烧结密度差别较大, 因此烧结件的机械性能差别也较大[5]。

2 试验研究

试验材料为Duraform PA, 是3D System生产的新一代复合粉末, 用它生产的热塑性塑料制品具有很好的表面质量和热稳定性, 并且能经受住严格的性能测试, 缩短制品的试验、生产周期[6,7]。

试验设备与仪器选择3D System公司生产的Sinterstation HIQ+HS快速成型机;游标卡尺;精度为0.000 1 g的电子天平。

2.1 能量密度对温度的补偿试验

参数设置:预热温度在155 ℃～173 ℃之间取7个水平, 每3 ℃调整激光能量密度, 同一预热温度做两组试验, 选用不同的调整激光功率和扫描间距。

试件:8 mm×8 mm×8 mm的方块, 按中心位置进行定位, 摆放在 (0, 0) 点。

各参数设置如表1所示。

2.2 温度补偿前后烧结成型件机械性能试验

以上分析了粉床表面的预热温度场, 以及能量密度和预热温度的共同作用对烧结件密度的影响。在研究能量密度调整对预热温度较低区域的密度改善的基础上, 本研究进行了强度试验。

试件根据塑料拉伸试样标准GB/T1040-2006确定, 采用标准型1B型样件 (如图1所示) , 样件尺寸如表2所示。试件在成型缸中竖直放置, 坐标位置分别为高度相同的3个典型位置a (0, -40, 200) 、b (0, -145, 200) 、c (135, -145, 200) 上, 竖直放置时试件截面较小, 按中心定位, 如图2所示。因为中间区域烧结良好, a位置试件按默认参数 (激光功率为22 W, 扫描间距为0.15 mm) 加工。而b、c位置试件各做两组, 一组选用默认参数加工, 另一组按调整的参数加工 (如表1所示) , 每组制备5个试件, 测试结果取平均值 (如表4所示) 。

试验设备采用深圳市瑞格尔仪器有限公司生产的KG4100型微机控制电子万能试验机, 拉伸速度为5 mm/s。

3 试验结果与分析

能量密度对温度的补偿试验结果数据如表3所示。

由试验结果可见, 在预热温度为155 ℃～173 ℃的区域按表1的温差与能量密度差进行参数调整, 试件烧结密度相近。将表1的温差与能量密度差进行拟合, 两者近似服从线性关系, 如图3所示, k为0.505, 得到两者的经验关系式:

ΔT=kΔE (3)

式中 ΔT—粉床表面某点温度与设定温度之差;ΔE—调整的能量密度与默认加工设置的密度之差。

根据试验温度场回归模型式Tp (x, y) =b1+b2x+b3x2+b4x3+b5y+b6y2+b7y3计算可知b位置的预热温度为161 ℃, 根据能量密度对温度的补偿经验关系式, 需要增加的激光能量密度为6.13×10-3J/mm2, 取激光功率为26 W, 扫描间距为0.15 mm;计算得到c位置的预热温度为155 ℃, 根据式 (3) 计算得到需要增加的激光能量密度为9.19×10-3J/mm2, 取激光功率为28 W, 扫描间距为0.15 mm。

烧结成型件机械性能试验结果数据如表4所示。

由试验结果可见, 在同一加工参数下, 不同位置的烧结件拉伸强度相差很大。其中预热温度良好区域a处的试件强度达到了48.8 MPa, 拉伸断口凹凸不平 (如图4 (a) 所示) , 说明烧结良好, 接近实体尼龙产品;在靠近成型缸壁的b处试件强度相对要小很多, 只有32.6 MPa;而在角落位置的c处, 试件烧结很不充分, 仅为15.5 MPa, 其断口平整 (如图4 (b) 所示) , 说明层与层之间粘结不良, 在较小的作用力之下就相互脱离。

在b、c位置处, 调整激光能量密度后, 单位面积的激光能量输入增大, 补偿了预热温度的不足, 试件烧结充分, 产品强度得到提升, 满足了机械性能要求。试验结果说明, 将式 (3) 应用于实际烧结可取得较好的效果。

强度试件竖直放置时截面较小, 所以按中心定位, 设置参数进行加工。而当实际加工件较大时, 其性能由强度最薄弱处决定, 因此烧结时可按截面上最低预热温度处计算所需调整的激光能量密度, 从而设定参数进行加工。

4 结束语

本研究分析了激光与材料的相互作用, 基于粉床表面接受的激光能量密度的理论, 利用改善烧结密度的能量密度调整公式, 并结合试验分析了调整能量密度对烧结密度的影响, 得到了预热温差与能量密度差的经验公式。最后将经验公式应用于烧结强度试验件, 分析结果表明, 该方法能够提高产品机械强度。

摘要：选择性激光烧结 (SLS) 成型预热温度从成型缸中间到缸壁呈降低趋势, 由于预热温度不均匀, 导致SLS成型件密度不均匀。针对这一问题, 通过增加激光能量密度对预热温度不足进行了补偿。通过试验建立了激光能量密度差ΔE与预热温差ΔT的经验公式, 并比较了温度补偿前后烧结件的机械强度。实验结果表明, 通过增加激光能量密度对预热温度不足进行补偿, 提高了产品机械强度。

关键词：选择性激光烧结,能量密度,烧结密度,温度补偿

参考文献

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[6]于千, 白培康, 王建宏.复合尼龙粉末激光烧结快速成型技术进展[J].工程塑料应用, 2005, 33 (5) :77-79.

高能量密度 篇4

本文提出了一种基于能量和密度的动态非均匀分区成簇路由算法。首先根据节点到基站的距离进行动态的非均匀区域划分,使得靠近基站的区域具有较小的规模,减少需要承担数据转发任务的区内通信开销,为簇间的数据转发节省更多的能量;综合考虑节点自身的剩余能量、邻居节点数等因素构成节点的竞争值,选取竞争值大的节点作为簇首;在数据传输阶段,簇首间的数据传输采取数据聚合优先的多跳传输,减少过远传输带来的巨大能量消耗;该算法的动态区域划分能均衡网络的能耗,有效的解决能量空洞问题,簇首的选举采用由节点剩余能量、邻居节点数目、距离等因素构成的竞争值比较方法,分簇比较合理,在数据传输阶段采用的簇首间基于数据聚合的多跳传输机制则节省了网络的能耗和带宽,实验结果表明,该算法可有效均衡整个网络的能耗、延长网络的生命周期。

1 算法模型

1.1 网络模型

本文中对无线传感器网络作如下假设:(1)节点随机分布,Sink节点及普通节点位置均固定;(2)Sink节点能量供应持续,具有较强的计算和存储能力,并可向全网发送数据;(3)普通节点能量有限,同质同构,具有相同的初始能量E0;(4)每个节点都有一个唯一的ID标识,能够检查自己的剩余能量Er;(5)节点间的通信链路是对称的,节点可自由调整发射功率,可根据接收信号的强度计算发送者到自身的近似距离;(6)节点之间有冗余性,采用数据聚合模型计算数据聚合度。

1.2 数据聚合模型

传感器网络节点部署密集,信息冗余性大,大量的数据传输会过多消耗网络能量,所以采用数据聚合非常有必要。文献[6]提出一种数据聚合模型,节点i与j之间的距离为dij,簇内节点j采集的数据为Dj,节点j将数据发送至所在簇Ch的簇首,那么在簇首h与本簇所有节点进行数据聚合之后节点j采集的数据Dj变为

数据聚合之后簇首h收集到的数据为

1.3 能量模型

传感器节点的能耗集中在感知数据、处理数据、发送数据和接收数据方面,所有节点感知并产生1 bit数据能耗一般均等,记为Es,节点处理1 bit数据耗能为ED,本文采用与文献[7]相似的一阶无线电模型来模拟传感器节点的数据收发。由一个节点发送至另一个节点的能耗包括在电路上的消耗和传输路径上的消耗

其中,Eelec是节点的发送和接收所消耗的能量;εfs,εmp分别为自由空间传输和多径衰落传输时的通信能耗系数;d0为一临界距离,运用连续性原理求得。当距离d<d0时,采用自由空间模型,反之则采用多径衰落模型。

2 算法路由协议

协议的执行过程是周期性的,将一个执行周期定义为一轮,在每一轮中,分为3个阶段:动态非均匀分区阶段、簇的形成阶段和数据传输阶段。协议执行过程如下:首先根据节点到基站的距离将传感器节点以基站为圆心划分为大小不等的非均匀圆环区域,不同轮数之间的相邻圆环间隔之差受上一轮剩余能量系数的影响而动态变化,通过引入剩余能量系数在每轮算法周期之前对网络进行合理的动态非均匀分区,使得距离基站较近的区域面积较小;然后在区域内成簇,由Sink节点根据节点的密度和能量选取簇首,选择剩余能量高、邻居节点多、该节点做为簇首本簇整体能耗低的节点为簇首;最后进入稳定的数据传输阶段,簇首间采取基于数据聚合的分组转发机制进行多跳传输,使得距离基站较远的簇首减少能量消耗。

2.1 动态非均匀区域的划分

本协议将整个区域以基站为圆心划分为多个不同间隔的同心圆环区域,由内到外依次记为1环,2环,…,n环,随着环数i的增加,圆环间隔Ri依次递增,在每一轮中Ri-Ri-1的值是固定的,将第r轮中相邻同心圆间隔的差值Ri-Ri-1记为d(r),如图3所示为同心圆网络拓扑。

不同轮数r之间的圆环间隔之差d(r)受上一轮剩余能量系数的影响动态变化,剩余能量系数代表着本轮中区域平均剩余能量和区域原始平均能量的关系,第r轮中剩余能量系数记为λ(r),由剩余能量系数的定义得到λ(r)的计算公式为

其中,E0为网络的初始化平均能量;N(r-1)为r-1轮中网络存活节点的个数;Ejr-1为节点j在r-1轮中的剩余能量。当网络剩余能量降低时,簇首因能量耗尽而失效的概率也越大,为避免这种现象,算法希望随着剩余能量的降低,区域大小以及簇的大小也随之减小,从而降低簇首的负担和开销,延长网络寿命。所以随着剩余能量系数λ(r)的降低,d(r)也随之减小,d(r)的计算公式如下

其中,dini为第一轮中的圆环间隔初始化差值;dini以及第1环的半径R1由基站确定。在算法初始化时,由基站感知网络所有节点,并向全网广播初始化分区信息,网络中节点根据接收信号的强度RSSI计算出节点到基站的距离l,节点根据距离l判定自身所在的区域。同时,网络中节点以广播的方式将自己的ID信息发送出去,节点通过收到的广播得到周围节点信息,从而得知网络中节点的密度。

2.2 簇的划分

簇首的数目对传感器网络的整体能耗和性能有很大影响,文献[8]的研究结果表明,将簇首的个数控制在整个网络节点的50%时,可使得整个网络的能量消耗最低,所以在区内成簇时,每个区域选择区内存活节点数的5%作为簇首的数目。

2.3 簇首的竞争

节点的密度越大则在此区域成簇的可能性越大,节点的剩余能量越高则数据的采集转发有效性越大,节点作为簇首时整个簇的能耗越低则网络的能耗越小,所以在簇首的竞争过程中,需要综合考虑候选簇首节点的密度、剩余能量以及节点作为簇首时整个簇的能耗等因素,节点的密度越大、剩余能量越高、作为簇首时整个簇的能耗越低,节点成功竞选簇首的可能性越大。

估算节点i假设自身作为簇首时簇的整体能耗为

则簇的平均能量为

其中,Eri为第r轮中节点i的剩余能量;Nc是簇内节点的数目。

簇的平均能耗为

节点i成为簇首的竞争值为

其中,c1,c2和c3为比例系数;Nneigh(i)为节点i的邻居节点个数;Nalive为当前网络的存活节点个数。节点根据收到的候选簇首的信息计算出竞争值,选举竞争值大的作为簇首,在选择出簇首节点以后,簇首向自己所在的区域内进行广播,普通节点根据收到的簇首广播信息选择合适的簇首加入,并向所在簇的簇首发送加入信息,簇首接收普通节点发送的信息,最终在各个区域内形成簇。

2.4 数据传输

本协议采用簇内单跳通信、簇首间多跳通信的数据传输方式。对于簇内通信,成功选举出簇首之后,簇首向所在簇发送成员消息Cluster_Message,Cluster_Message中包括簇内节点的ID、节点的状态及节点的邻居节点信息表,簇内普通节点收到Cluster_Message后向簇首发送回复消息Re_Message,包括节点到簇首的能耗、发送数据的长度、节点的状态等。簇首节点根据收到的Re_Message给需要发送数据的节点分配发送时隙表。数据采集完成后,由簇首将收到的所有数据进行聚合。对于簇首间通信,首先,簇首发送广播信息告知周围簇首自身的剩余能量、到基站的距离及所在簇的节点个数,簇首根据收到的广播,将邻居簇首中相比自身到基站距离较近的簇首信息保存并且为之建立邻居簇首节点信息表,簇首将在邻居簇首节点信息表中选取下一跳节点,综合考虑剩余能量和所在簇节点个数,选择剩余能量较大、簇内节点个数较少的邻居簇首作为下一跳节点。由于本协议的动态划分区域,使得靠近基站的簇的范围减小,为簇首间的数据转发预留了更多的能量,均衡了网络的整体能耗,从而有效延长网络寿命。

3 仿真结果及分析

为评估本文算法的有效性,采用Matlab对本算法和LEACH进行仿真和分析。其中假设节点在休眠和空闲时的能耗均为0,仿真环境用到的参数如表1所示。

衡量网络的最重要性能指标之一是网络生命周期,图4是对本算法及LEACH算法网络生命周期的比较,由图可知,LEACH算法的第一个节点死亡是在302轮,本算法第一个节点死亡是在847轮,最后一个节点死亡分别是在896轮和1580轮,本算法延迟了节点的死亡时间,将网络的生命周期延长了38%。观察节点死亡的趋势可看出,由于LEACH算法节点能量分布不均匀问题,导致了某些节点的过早死亡和某些节点的存活时间较长的情况。本算法中,节点能量耗尽的轮数基本相同,证明了本算法有效地提高了能量的均衡性。

图5为LEACH算法和本算法的簇数目和轮数的关系,如图所示,由于LEACH协议中簇首的选择是随机的,并且动态成簇,所以每一轮中簇首节点个数的变化范围很大,不能保证簇数目一致保持最佳,增加了网络的开销。本算法始终将簇首的数目控制在存活节点数的5%,保证网络簇数目一致维持在最佳状态,同时采用动态划分区域,然后在区域内选择簇首,使得簇的分布较为均匀。

图6对LEACH算法和本算法在每轮数据采集过后的网络剩余能量进行了对比,由图可看出,两种算法协议的网络剩余能量基本呈线性下降趋势,但本算法每轮能量的消耗明显低于LEACH,从而节省了网络的能量,延长了网络生命周期。

4 结束语

本文在分析研究无线传感器网络经典路由算法的基础上,提出了基于能量和密度的动态分区成簇路由算法本算法。首先根据节点与基站之间的距离将网络合理地进行区域划分,使靠近基站的簇规模小于距离基站较远的簇,减少靠近基站的簇头负担和能量消耗,为簇间数据转发节省能量,然后通过综合考虑节点剩余能量和节点密度等因素来优化簇的非均匀划分和簇首的选择,同时簇首间采取基于数据聚合的分组转发机制。仿真和分析结果表明,本算法能够有效的均衡节点能耗,延长网络生命周期。

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[7]Wendi Rabiner Heinzelman,Anantha Chandrakasan,Hari Balakrishnan.Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks[C].HI,USA:Proceedings of the Hawaii International Conference on System Sciences,2000.

高能量密度 篇5

传统锂离子电池是用锂基粉末作电极, 而这种折叠锂离子电池是用碳纳米管 (CNT) 墨水作电极, 用纤薄透气的Kimwipes纸巾 (一种实验室用薄纸巾) 作基底, 并涂上一层PVDF (聚偏二氟乙烯) 涂层增强CNT墨水和纸基间的粘附力。最后, 电池显示出优良的导电性和相对稳定的电容。

研究人员对电池进行了折叠实验, 先简单对折, 然后用更复杂的Miura-ori折叠型。简单对折一次、两次和三次后, 其表面能量密度和电容分别比未折叠的平面电池提高1.9、4.7和10.6倍;Miura-ori折叠型效率更高:把一张6厘米×7厘米的纸电池折成25层后, 整体面积只有1.68平方厘米, 而表面能量密度和电容均增加到14倍。

“我们用‘面’密度来表示每英寸打印面积上能量密度的增加, ”论文合着者、该校材料科学与工程副教授坎迪斯·詹解释说, “这与重量的能量密度不同。因为电池在折叠和展开时质量不会变, 所以‘面’密度能更清楚地表明我们指的是哪种密度。”