Summary

Strain Sensing Sulla base multiscala materiali compositi rinforzati con grafene Nanoplatelets

Published: November 07, 2016
doi:

Summary

L'integrazione di nanoparticelle conduttrici, quali nanoplatelets grafene, in materiali compositi in fibra di vetro crea una rete elettrica intrinseca suscettibile di deformazione. Qui, diversi metodi per ottenere sensori di deformazione basato sull'aggiunta di nanoplatelets grafene nella matrice epossidica o come rivestimento su tessuti di vetro vengono proposti.

Abstract

La risposta elettrica di NH 2 -functionalized grafene nanoplatelets materiali compositi sotto sforzo è stato studiato. Due diversi metodi di produzione sono proposti per creare la rete elettrica in questo lavoro: (a) l'incorporazione dei nanoplatelets nella matrice epossidica e (b) il rivestimento del tessuto di vetro con un dimensionamento riempito con gli stessi nanoplatelets. Entrambi i tipi di materiali compositi multiscala, con una conduttività elettrica in piano di ~ 10 -3 S / m, hanno mostrato una crescita esponenziale della resistenza elettrica all'aumentare della deformazione dovuta al distanziamento tra adiacenti nanoplatelets grafene funzionalizzati e perdita di contatto tra quelli sovrastanti. La sensibilità dei materiali analizzati durante questa ricerca, utilizzando le procedure descritte, ha dimostrato di essere superiore estensimetri disponibili in commercio. Le procedure proposte per l'auto-rilevamento del materiale composito strutturale faciliterebbero il monitor di salute strutturaleing dei componenti di difficile accesso postazioni quali parchi eolici off-shore. Sebbene la sensibilità dei materiali compositi multiscala era notevolmente superiore alla sensibilità di lamine metalliche utilizzate come estensimetri, il valore raggiunto con NH 2 tessuti nanoplatelets grafene funzionalizzati rivestiti era quasi un ordine di grandezza superiore. Questo risultato chiarito il loro potenziale per essere utilizzato come tessuti intelligenti per monitorare i movimenti umani come la flessione delle dita delle mani o sulle ginocchia. Utilizzando il metodo proposto, il tessuto intelligente potrebbe immediatamente rilevare la flessione e recuperare all'istante. Questo fatto permette il monitoraggio preciso del tempo di flessione nonché il grado di flessione.

Introduction

Monitoraggio strutturale (SHM) è diventato sempre più importante a causa della necessità di conoscere la vita residua delle strutture 1-3. Al giorno d'oggi, luoghi di difficile accesso, come le piante eolica off-shore, comportare rischi più elevati nelle operazioni di manutenzione, nonché maggiori costi 2-4. Materiali auto-sensing costituiscono una delle possibilità nel campo della SHM grazie alla loro capacità di sforzo di auto-monitoraggio e danni 5.

Nel caso di turbine eoliche, pale sono generalmente realizzati in fibra / resina epossidica materiali compositi di vetro, che sono isolanti elettricamente. Al fine di conferire proprietà di auto-sensing per questo materiale composito, una rete elettrica intrinseca suscettibile di ceppo e danni deve essere creato. Nel corso degli ultimi anni, l'incorporazione di nanoparticelle conduttivi quali nanofili d'argento 6,7, i nanotubi di carbonio (CNT) 8-10, e nanoplatelets grafene (PNL) 11-13è stato studiato per creare questa rete elettrica. Queste nanoparticelle possono essere incorporati nel sistema come riempitivo nella matrice polimerica o rivestendo il tessuto 14 in fibra di vetro. Questi materiali possono essere applicati anche ad altri settori industriali, vale a dire, aerospaziale, automobilistico e dell'ingegneria civile 5, e tessuti rivestiti possono essere utilizzati come materiali intelligenti nelle applicazioni biomeccaniche 7,15.

Piezoresistivity di questi sensori è realizzato da tre diversi contributi. Il primo contributo è il piezoresistivity intrinseca delle nanoparticelle; un ceppo della struttura cambia la conducibilità elettrica delle nanoparticelle. Tuttavia, i principali contributi sono cambiamenti nel tunnel resistenza elettrica, a causa di modifiche distanze tra nanoparticelle adiacenti, e resistenza di contatto elettrico, a causa delle variazioni nella zona di contatto fra quelli sovrastanti 9. Questo piezoresistivity è maggiore quando 2D nanoparticles sono usati come nanofiller rispetto alle nanoparticelle 1D perché la rete elettrica presenta una maggiore suscettibilità ai cambiamenti e discontinuità geometriche, di solito un ordine di grandezza superiore 16.

A causa del carattere 2D atomico 17 e l'elevata conducibilità elettrica 18,19, nanoplatelets grafene sono state selezionate in questo lavoro come nano-rinforzo di materiali compositi multiscala per ottenere auto-sensori con maggiore sensibilità. Due diversi modi per incorporare il PNL in materiale composito sono studiati in modo da chiarire eventuali differenze nei meccanismi di rilevamento e la sensibilità.

Protocol

1. Preparazione del Epoxy Riempito funzionalizzato grafene Nanoplatelet per multiscala Materiali Compositi Disperse nanoplatelets grafene funzionalizzati (F-PNL) nella resina epossidica. Pesare 24,00 g di f-PNL per ottenere un 12% in peso del materiale nanocomposito finale all'interno di una cappa a filtrazione fumi. Aggiungere 143.09 g del bisfenolo A diglicidil etere (DGEBA) monomero e manualmente mescolare per ottenere omogeneità. Disperdere le f-PNL nel m…

Representative Results

Il protocollo di ottenere due materiali differenti è stato descritto nella procedura. La differenza è nel modo in cui il nanoreinforcement è incorporato nel materiale composito per ottenere una rete elettrica che potrebbe essere utilizzato per la tensione di controllo. Il primo metodo consiste nel rivestimento di un tessuto in fibra di vetro con f-PIL dimensionamento che può essere utilizzato come un tessuto intelligente (denominato F-PIL / fibra di vetro) o come rinforzo della…

Discussion

proprietà auto-sensore di materiali compositi nanoreinforced sono dovuti alla rete elettrica creata dai f-PNL attraverso la matrice epossidica e lungo le fibre di vetro, che viene modificato quando ceppo è indotta. Dispersione delle f-PNL è quindi fondamentale perché il comportamento elettrico dei sensori dipende fortemente dalla microstruttura del materiale. Qui, presentiamo un procedimento ottimizzato per ottenere una buona dispersione del PNL nella matrice epossidica e per evitare pieghe delle nanoparticelle, che…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Gli autori vorrebbero riconoscere il Ministerio de Economía y Competitividad di Spagna Governo (Progetto MAT2013-46695-C3-1-R) e Comunidad de Madrid governo (P2013 / MIT-2862).

Materials

Graphene Nanoplatelets XGScience M25 NA
Epoxy resin  Huntsman Araldite LY556 NA
XB3473 NA
Probe sonication Hielscher  UP400S  NA
Three roll mill Exakt Exakt 80E (Exakt GmbH) NA
Glass fiber fabric Hexcel HexForce ® 01031 1000 TF970 E UD 4H  NA
Hot plate press Fontijne  Fontijne LabEcon300 NA
Sizing Nanocyl SizicylTM NA
Multimeter Alava Ingenieros Agilent 34410A  NA
Strain Gauges Vishay Micro-Measurement (MM®) CEA-06-187UW-120  NA
Mechanical tests machine Zwick Zwick/Roell 100 kN NA
Conductive silver paint Monocomp 16062 – PELCO® Conductive Silver Paint NA

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Diesen Artikel zitieren
Moriche, R., Prolongo, S. G., Sánchez, M., Jiménez-Suárez, A., Campo, M., Ureña, A. Strain Sensing Based on Multiscale Composite Materials Reinforced with Graphene Nanoplatelets. J. Vis. Exp. (117), e54512, doi:10.3791/54512 (2016).

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