基于热-力-扩散耦合模型的粉末烧结过程数值模拟研究

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粉末冶金是以金属粉末和非金属粉末为原料,通过烧结成型的工艺。目前不仅被广泛应用于生产各类常见的金属与陶瓷材料,而且在各种金属基和陶瓷基复合材料、单晶等特殊材料的制造方面也得到了极大的发展。与此同时,由于电流辅助烧结、放电等离子烧结等新粉末烧结技术的发展,使得粉末冶金在异质材料连接、裂纹修复等前沿领域有着广阔的应用前景。这些烧结技术极大地拓展了传统材料制备的领域。在这个过程中,结合烧结机理的数值模拟研究以及烧结致密化的预测对于烧结工艺的发展和应用有着重要意义。从能量观点来看,粉末烧结是一个系统能量最小化的过程,烧结过程的相场法模拟正是一种以Cahn-Hilliard方程和Allen-Cahn方程为基本控制方程的最小化体自由能的方法。本文以耦合相场法为基本理论框架对数值计算的实现、烧结致密化的预测等做如下工作:(1)推导了基于相场模型的热-力-扩散耦合控制方程组。从能量守恒方程、熵方程和质量守恒方程出发,给出自由能密度函数的全微分形式,进而通过广义的Gibbs-Duhem公式推导自由能密度函数与各个物理场变量之间的广义本构关系。最后在此基础上推导出了非平衡态下的热-力-扩散耦合形式下的偏微分控制方程组。(2)开发了多物理场耦合计算程序用以求解热-力-扩散耦合控制方程并实现热-压烧结数值模拟。以有限元为偏微分控制方程组的求解方法,设计了热-力-扩散多物理场耦合控制方程组求解的算法框架,并用自主开发的C++多物理场耦合程序实现了对控制方程组的数值求解。模拟了压力辅助烧结下的微结构演化,并分析了存储于烧结颈部的应变能和力-扩散相互作用形成的耦合能量对烧结微结构演化的影响。(3)结合机器学习,提出了用于解决难烧结材料的致密化预测问题的烧结迁移学习模型,讨论了在特殊烧结场景中(如难烧结材料Si C的制备)面临样本缺乏的情况下的烧结趋势预测问题。同时对我们的多物理场耦合程序为面向小样本数据机器学习方法提供部分数据样本的可行性进行了探讨。
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