Summary

Dehnungsmess Basierend auf Multiskalige Composite Materials Verstärkt durch Graphene Nanoplättchen

Published: November 07, 2016
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Summary

Die Integration von leitfähigen Nanopartikel, wie Graphen Nanoplättchen, in Glasfaser-Verbundmaterialien erzeugt eine intrinsische elektrische Netzwerk anfällig für Belastung. Hier sind verschiedene Verfahren zu erhalten, Dehnungssensoren auf der Basis der Zugabe von Graphen Nanoplättchen in die Epoxidmatrix oder als Beschichtung auf Glasgewebe vorgeschlagen.

Abstract

Die elektrische Reaktion von NH 2 -funktionalisierten Graphennanoplättchen Verbundmaterialien unter Belastung untersucht. Zwei verschiedene Herstellungsverfahren vorgeschlagen, das elektrische Netz in dieser Arbeit zu erstellen: (a) der Einbau der Nanoplättchen in die Epoxidmatrix und (b) die Beschichtung des Glasgewebes mit einer Schlichte mit denselben Nanoplättchen gefüllt. Beide Arten von Multimaßstabsverbundwerkstoffe mit einer in der Ebene liegenden elektrischen Leitfähigkeit von ~ 10 -3 S / m zeigte ein exponentielles Wachstum des elektrischen Widerstandes als die Stamm erhöht sich durch zwischen benachbarten funktionalisierten Graphen Nanoplättchen und Kontaktverlust zwischen überlagernden diejenigen distanziert. Die Empfindlichkeit der Materialien, die während dieser Untersuchung analysiert, um die beschriebenen Verfahren verwenden, wurde als handelsübliche Dehnmessstreifen höher erwiesen. Die vorgeschlagenen Verfahren für die Selbsterkundung des strukturellen Verbundmaterial würde die strukturelle Gesundheit Monitor erleichterning von Komponenten in schwer zugänglichen emplacements wie Offshore-Windkraftanlagen. Obwohl die Empfindlichkeit der Multiskalen – Verbundwerkstoffe wesentlich höher als die Empfindlichkeit von Metallfolien als Dehnmessstreifen, der Wert verwendet wurde , mit NH 2 funktionalisierte Graphen Nanoplättchen beschichtete Gewebe erreicht war fast eine Größenordnung überlegen. Dieses Ergebnis verdeutlicht ihr Potenzial als intelligente Stoffe verwendet werden, um menschliche Bewegungen zu beobachten, wie der Finger oder Knie zu beugen. Durch die Verwendung des vorgeschlagenen Verfahrens könnte das intelligente Gewebe sofort das Biegen erkennen und sofort zu erholen. Diese Tatsache ermöglicht eine genaue Überwachung der Zeit sowie den Grad der Biegung des Biege.

Introduction

Structural Health Monitoring (SHM) immer wichtiger geworden wegen der Notwendigkeit , 1-3 die verbleibende Lebensdauer von Strukturen zu kennen. Heutzutage schwer zugänglichen Stellen, wie Offshore – Windanlagen, führen zu höheren Risiken in Instandhaltungsmaßnahmen sowie höhere Kosten 2-4. Selbsterkundung Materialien bilden eine der Möglichkeiten auf dem Gebiet der SHM aufgrund ihrer Fähigkeit zur Selbstüberwachung Belastung und Schaden 5.

Im Fall von Windkraftanlagen, Schaufeln sind in Glasfaser / Epoxid-Verbundwerkstoffe, die elektrisch Isolatoren im allgemeinen hergestellt. Um braucht zu verleihen Selbsterkundung Eigenschaften dieser Verbundwerkstoff, ein intrinsischer elektrisches Netzwerk anfällig für Belastung und Schäden entstehen. In den letzten Jahren hat sich die Einarbeitung von leitfähigen Nanopartikel wie Silber – Nanodrähten 6,7, Kohlenstoff – Nanoröhren (CNTs) 8-10 und Graphennanoplättchen (GNPs) 11-13wurde untersucht, um dieses elektrische Netz zu schaffen. Diese Nanopartikel können in das System als Füllstoff in die Polymermatrix oder durch Beschichten des Glasfasergewebe 14 eingearbeitet werden. Diese Materialien können auch zu anderen industriellen Bereichen eingesetzt werden, das heißt, Luftfahrt-, Automobil- und Tiefbau 5 und beschichtete Stoffe können als intelligente Materialien in biomechanischen Anwendungen 7,15 verwendet werden.

Piezoresistivität dieser Sensoren wird durch drei unterschiedliche Beiträge erreicht. Der erste Beitrag ist die intrinsische Piezoresistivität der Nanopartikel; ein Stamm der Struktur ändert sich die elektrische Leitfähigkeit der Nanopartikel. Die wichtigsten Beiträge sind Änderungen im Tunnel elektrischen Widerstand, aufgrund von Änderungen in Abständen zwischen benachbarten Nanopartikel und elektrischen Kontaktwiderstand, aufgrund von Schwankungen im Kontaktbereich zwischen überlagernden diejenigen jedoch, 9. Diese Piezoresistivität ist höher, wenn 2D-nanoparticles werden als Nanofüllstoff Vergleich zu 1D Nanopartikel eingesetzt , da das elektrische Netz eine höhere Empfindlichkeit gegenüber geometrischen Veränderungen und Diskontinuitäten zeigt, in der Regel eine Größenordnung überlegen 16.

Aufgrund der 2D – Atom Zeichen 17 und die hohe elektrische Leitfähigkeit 18,19, Graphennanoplättchen wurden in dieser Arbeit als Nano Bestärkung von mehreren Maßstäben Verbundmaterialien zu erhalten , um Selbst Sensoren mit erhöhter Empfindlichkeit gewählt wurde. Zwei verschiedene Wege, um die GNPs in das Verbundmaterial zu integrieren sind untersucht, um mögliche Unterschiede in der Sensorik Mechanismen und Empfindlichkeit aufzuklären.

Protocol

1. Herstellung des Funktionalisierte Graphene Nanoplatelet gefülltes Epoxid für Multiskalige Composite Materials Disperse funktionalisierte Graphennanoplättchen (f-GNPs) in das Epoxidharz. Wiegen 24.00 g f-GNPs eine 12 Gew% des endgültigen Nanokompositmaterial innerhalb eines Filterabzug zu erreichen. Hinzufügen 143,09 g des Bisphenol-A-diglycidylether (DGEBA) monomer und manuell mischen Homogenität zu erreichen. Disperse die f-GNPs in das Monomer durch eine…

Representative Results

Das Protokoll zum Erhalt zweier verschiedener Materialien wurde in dem Verfahren beschrieben. Der Unterschied liegt in der Art und Weise der nanoreinforcement in dem Verbundwerkstoff eingearbeitet wird ein elektrisches Netzwerk zu erreichen, die verwendet werden könnten Überwachung belasten. Die erste Methode besteht aus der Beschichtung aus einem Glasfasergewebe mit f-BSP Dimensionierung, die als intelligente Gewebe verwendet werden können oder als Verstärkung der Polymermatri…

Discussion

Selbstsensoreigenschaften von nanoreinforced Verbundmaterialien sind aufgrund des elektrischen Netzes durch die f-GNPs durch die Epoxidmatrix und entlang der Glasfasern erzeugt, die modifiziert wird, wenn Stamm induziert wird. Dispersion der f-GNPs ist dann entscheidend, weil das elektrische Verhalten der Sensoren hängt stark von der Mikrostruktur des Materials. Hier stellen wir ein optimiertes Verfahren, um eine gute Dispersion der GNPs in die Epoxidmatrix zu erreichen und Knittern der Nanoteilchen zu vermeiden, die d…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Die Autoren möchten die Ministerio de Economía y Competitividad Spaniens Regierung (Projekt MAT2013-46695-C3-1-R) und Comunidad de Madrid Regierung (P2013 / MIT-2862) zu bestätigen.

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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Cite This Article
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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