碳纳米管热固性复合材料长期应力原位检测技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51775122
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

There exist many advantages regarding carbon nanotube composite materials in the aspect of in situ detection. But as envisaged, the matrix often consists of macromolecule polymer whose conductive performance is under the influence of carbon nanotube conductive network creep, resulting in poor long-term in situ detection accuracy in terms of piezo-resistive characteristics. In this proposal, through the creep experiment of carbon nanotubes thermosetting composites under different stress, strain and strain rate, the impact of stress, strain and other parameters on the fracture and reorganization of conductive network will be analyzed, upon which creep models regarding fracture dominant and reorganization dominant will be established respectively. Further analysis will be directed to material creep resistance mechanism by Raman spectroscopy and scanning electron microscopy. The effect of stress on long-term stable resistance mechanisms will be investigated through time temperature equivalence principle and Boltzmann superposition principle, so as to establish a long-term stable resistance-stress model, able to realize long-term accurate testing of their stress, which will be validated in carbon nanotube composites in situ detection device. Eventually, carbon nanotubes composites resistance creep theory upon the consideration of the conductive network fracture and reorganization will be set up, able to realize long-term in-situ testing of their stress, accordingly to build a solid foundation for the design and use of carbon nanotubes composites intelligent components. Novel methods will be developed and provided for new generation of intelligent components with the ability of in situ detection, thus to bring significant change to the detecting system for large passenger aircraft, high-speed railway, aerospace and new generation of intelligent manufacturing equipment.
碳纳米管复合材料在原位检测方面具有突出的优势,但因其基体多采用高分子聚合物,导电性能受碳纳米管导电网络蠕变的影响,导致利用其压阻特性实现应力长期原位检测的精度较差。本项目通过研究不同应力、应变与应变率下碳纳米管热固性复合材料的蠕变实验,分析应力应变等多参数对导电网络断裂与重建的影响规律,构建碳纳米管导电网络断裂电阻蠕变模型与重建电阻蠕变模型;通过拉曼光谱与扫描电镜微观检测方法,分析材料电阻蠕变微观机理;利用时温等效原理与玻尔兹曼叠加原理研究应力对长期稳定电阻的影响机制,建立长期稳定电阻-应力模型,实现应力的长期准确检测,并在碳纳米管复合材料压阻原位检测装置上进行验证,最终建立考虑导电网络断裂重组的碳纳米管复合材料电阻蠕变理论,实现碳纳米管复合材料对自身应力的长期原位检测,为具备原位诊断能力的新型零部件研制提供新方法,有望为大飞机、高铁、航空航天及新一代智能制造装备的检测系统带来重大改变。

结项摘要

碳纳米管复合材料的性能尚远未达到理论预期,尤其是由于基体多采用高分子聚合物,导电性能受碳纳米管导电网络电阻蠕变的影响,利用其压阻特性实现应力长期原位检测的精度较差。本项目着重对碳纳米管/环氧树脂复合材料长期应力下电阻蠕变机理、基于长期电阻预测的应力检测蠕变补偿理论与算法、碳纳米管/环氧树脂复合材料应力长期原位检测方法以及碳纳米管/环氧树脂复合材料故障诊断与健康监测应用等进行了研究。通过拉曼光谱、电镜以及一系列的电阻蠕变实验,提出了复合材料内部导电网络是一个处于不断破坏和重建的动态平衡过程,高温下导电团聚体破坏和重组的共生效应是碳纳米管复合材料电阻率蠕变行为的主导作用机制等创新性结论;同时基于玻璃态转变温度等将复合材料热阻特性划分为三个阶段,结合各阶段电阻特性变化分析,构建了电阻蠕变的主要机理;并通过实验构建了不同工况条件下(温度、载荷)复合材料垫片长期电阻变化率预测模型。在机理研究的基础上,课题组先后开发了基于碳纳米管复合材料的智能垫片、单点柔性温度传感器、温度传感器阵列以及排针式动态应变传感器,并开展了铣削监测实验。同时基于第三阶段碳纳米管导电网络高温二次重组理论,研发了复合材料的热处理工艺,有效提升了传感器的稳定性。通过资助,项目较全面的对热固性碳纳米管复合材料长期原位监测相关问题进行了研究,在低电阻特性的材料工艺开发、温敏传感特性、动态激振力信号的原位电阻响应以及多工况下的电阻蠕变行为等方面取得了丰富的研究成果, 进一步明晰了碳纳米管复合材料电阻松弛机理与碳纳米管复合材料损伤导致的电阻变化机理,提升了复合材料原位信号检测的抗干扰能力,验证了碳纳米管复合材料原位监测与故障诊断的可行性。相关研究成果尤其是电阻蠕变机理与碳纳米管导电网络高温二次重组理论,能有效促进碳纳米管复合材料智能零件开发与原位监测技术的应用, 具有重要的社会影响和广泛的应用价值。

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(1)
专利数量(6)
A Two-Stage Nonlinear Shrinkage of the Sample Covariance Matrix for Robust Capon Beamforming
鲁棒Capon波束形成的样本协方差矩阵的两级非线性收缩
  • DOI:
    10.1049/cje.2019.06.016
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Chinese Journal of Electronics
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Wang Jie;Yang Guangquan;Hu Yi;Zhang Chunliang
  • 通讯作者:
    Zhang Chunliang
Numerical Simulation, Machining and Testing of a Phase Change Heat Sink for High Power LEDs
高功率 LED 相变散热器的数值模拟、加工和测试
  • DOI:
    10.3390/ma12132193
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    Materials
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Xiang Jianhua;Zheng Haoxing;Wang Yipin;Zhang Chunliang;Zhou Chao;Chen Conggui
  • 通讯作者:
    Chen Conggui
An integrated radial heat sink with thermosyphon for high-power LEDs applications
适用于高功率 LED 应用的带热虹吸管的集成径向散热器
  • DOI:
    10.1007/s00231-019-02597-y
  • 发表时间:
    2019-09
  • 期刊:
    Heat and Mass Transfer
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Jianhua Xiang;Chunliang Zhang;Chao Zhou;Jiale Huang;Guiyun Liu;Hongliang Zhao
  • 通讯作者:
    Hongliang Zhao
Neural Terminal Sliding-Mode Control for Uncertain Systems with Building Structure Vibration
建筑结构振动不确定系统的神经终端滑模控制
  • DOI:
    10.1155/2019/1507051
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Complexity
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Wang Jianhui;Chen Wenli;Chen Zicong;Huang Yunchang;Huang Xing;Wu Wenqiang;He Biaotao;Zhang Chunliang
  • 通讯作者:
    Zhang Chunliang
A coupled Galerkin and Newmark techniques for resonance simulation of the electrically single-curved system under low-velocity impact
伽辽金与纽马克耦合技术对低速冲击下电单曲系统的共振模拟
  • DOI:
    10.1007/s00366-021-01450-3
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    Engineering With Computers
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Zhang Chunliang;Long Shangbin;Mohammadi Alireza;Bagh Farzaneh Sharifi;Selmi Abdellatif;Khan Afrasyab
  • 通讯作者:
    Khan Afrasyab

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

鄂尔多斯盆地东北缘叠置含气系统中菱铁质泥岩测井识别及地质意义
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    天然气地球科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖骞;沈玉林;秦勇;申建;顾娇杨;张春良
  • 通讯作者:
    张春良
基于遗传算法的振动主动控制系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    兵工学报,录用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张春良;梅德庆;陈子辰
  • 通讯作者:
    陈子辰
基于谐波小波变换的滑动轴承油膜涡动与振荡故障识别与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    轴承
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姚明镜;张春良;岳夏;朱厚耀
  • 通讯作者:
    朱厚耀
可重构模块化机器人示教系统设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    广州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴文强;张春良;岳夏;周超;谢嘉亮
  • 通讯作者:
    谢嘉亮
基于统计最优的近场声全息理论与仿真实验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    机械工程与自动化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘凯;张春良;岳夏
  • 通讯作者:
    岳夏

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

张春良的其他基金

基于碳纳米管仿生神经元网络的状态监测与故障诊断方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于双尺度非均匀传声器阵列的大型装备声学故障诊断技术研究
  • 批准号:
    51275099
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码