通过剧烈冷拉引入几何必需的位错来增强Fe83Ga17合金纤维的磁致伸缩效应

《Journal of Alloys and Compounds》:Enhancing magnetostriction in Fe 83Ga 17 alloy fibers via geometrically necessary dislocations introduced by severe cold drawing

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月08日 来源:Journal of Alloys and Compounds 6.7

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  摘要磁致伸缩Fe-Ga合金纤维在结构健康监测及柔性能量收集系统领域具有巨大应用潜力,但目前相关研究还较为匮乏。本研究通过多道次冷拉工艺成功制备出了直径为100微米的连续Fe–Ga纤维。微观结构分析表明,这些纤维含有亚微米级晶粒(0.41微米)、复杂的纤维纹理以及L12、D03和A

  

摘要

磁致伸缩Fe-Ga合金纤维在结构健康监测及柔性能量收集系统领域具有巨大应用潜力,但目前相关研究还较为匮乏。本研究通过多道次冷拉工艺成功制备出了直径为100微米的连续Fe–Ga纤维。微观结构分析表明,这些纤维含有亚微米级晶粒(0.41微米)、复杂的纤维纹理以及L12、D03和A2等多相结构。与原始金属丝相比,拉制后的纤维表现出极高的饱和磁致伸缩系数,为113.48±5.29 ppm,是此前报道的直径100微米Fe-Co纤维的两倍。与传统以纹理或析出相为主的机制不同,这种磁致伸缩系数的显著提升主要是由于塑性变形引入了高密度的几何必需位错。这些位错会产生强烈的应力场,使得材料的内在磁各向异性转变为单轴磁各向异性,进而使磁畴在纤维长度方向上呈现规则的条带状排列。在中高温(如400℃)下退火后,几何必需位错的密度降低,磁致伸缩系数从113.48±5.29 ppm降至35.18±4.23 ppm,但同时纤维的软磁性能和延展性有所提升。这一现象进一步证明了几何必需位错对提高磁致伸缩系数的积极作用。本研究提出了一种基于微观结构的策略,用于调控Fe-Ga纤维的磁性和机械性能,为其在微型智能结构及系统中的应用奠定了基础。

引言

磁致伸缩材料能够将磁能转换为机械应变,反之亦然,因此其在需要高强度、快速响应和可靠性的应用中具有巨大潜力[1]、[2]。虽然像Terfenol-D(Tb?.?Dy?.?Fe?)这样的传统材料具有极高的磁致伸缩系数,但由于其脆性、高昂的稀土成本以及复杂的加工工艺,难以在实际应用中使用,尤其是在柔性或微型系统中[2]、[3]。Fe-Co合金虽为低成本替代材料,但其耐腐蚀性和脆性较差,需要额外的处理工艺,且加工难度较大[4]、[5]。正是由于这些限制,Fe-Ga合金(Galfenol)应运而生。这类磁致伸缩材料不仅具有较高的机械强度和延展性[6]、[7]、[8],还具备可磁控降解的特性[9]、[10]、[11]、[12]、[13],同时还具有较大的低场磁致伸缩系数和良好的软磁性能[14]、[15]。因此,Fe-Ga合金特别适合用于传感器[16]、[17]、[18]、[19]、执行器[20]、能量收集器[21]、[22]、减震器[23],以及用于在航空航天、汽车和海洋等领域检测损伤的超声导波激发装置[24]、[25]、[26]。
Fe–Ga合金出色的磁致伸缩性能与其微观结构特征密切相关,包括无序A2体心立方基体中的有序相(如D03、D019或L12)、晶粒纹理取向以及磁畴结构。为了进一步提升其性能,许多研究致力于通过成分优化(如掺入B、Tb、Ni元素)[27]、[28]、[29]、[30]、先进的加工方法(如铸造、快速定向凝固、激光粉末床熔融、溅射沉积)[31]、[32]、[33]、[34]、[35]、[36]、[37]以及热处理[38]、[39]、[40]、[41]、[42]、[43]来调控这些微观结构特征。例如,Clark等人[44]发现了Ga含量与<100>取向的Fe–Ga单晶磁致伸缩系数之间的关联;Li等人[45]指出<100>取向的(Fe??Ga??)??.?Tb?.?(Nb)?.?薄膜的饱和磁致伸缩系数分别为200 ppm(铸态)和295 ppm(淬火态),相较于不含Nb的同类材料分别提升了5.8%和5.6%;Xu等人[46]进一步证明,掺入非稀土元素可以提升<001>取向的Fe??Ga??的磁致伸缩系数。Wu等人[47]利用快速定向凝固技术制备出了过饱和含Tb的Fe–Ga非平衡单晶,其块体材料的磁致伸缩系数达到了惊人的489 ppm;Shuai等人[48]通过激光粉末床熔融技术制备了多晶Fe81Ga19合金,再在磁场中退火,得到了92 ppm的磁致伸缩应变。Li等人[49]和Ma等人[50]则证明,通过热老化诱导纳米颗粒析出,可以有效调控Fe-Ga合金的磁致伸缩系数。
尽管在块体、薄片、棒材和薄膜形态方面已经取得了诸多进展,但Fe-Ga合金的一维纤维形态(直径≤100微米)至今仍鲜有研究。若能将Fe-Ga合金制成纤维形态,便能为更多应用场景带来机遇。在结构健康监测领域,嵌入复合材料的磁致伸缩纤维可以利用逆磁致伸缩效应,通过监测磁通量密度的变化来实现无接触式的应力检测和损伤识别[52]、[53]、[54]、[55]、[56]、[57]。这一技术已在嵌入Fe-Co或其他磁致伸缩材料的复合材料中得到验证,裂纹扩展[52]、过载情况[53]、I型/II型断裂过程中的损伤发展[52]、内部应力[55]、[56]、[57]等问题均可通过磁通量密度的变化被成功检测出来。除了检测功能外,Fe-Ga纤维还能为复合材料赋予更多功能,比如电磁屏蔽[58]、[59]、[60]以及振动能量收集[61]、[62]功能。
Fe-Ga纤维在新兴应用领域也展现出巨大潜力,比如:①可用于制作可拉伸的能量收集纱线,将其集成到电子织物中,将环境中的振动能量转化为可用电能[63];②可作为柔性传感器(如柔性电子皮肤),用于动作捕捉、生理监测以及机器人触觉感知[64]、[65]、[66]。已有研究使用基于NdFeB的复合体系证明了1维磁弹性纤维在这些应用中的可行性[63]、[64]、[65]、[66]。例如,Zhao等人[63]通过将1维软磁弹性纤维与导电纱线编织在一起,制造出了纺织用磁弹性发电机,利用磁弹性效应与电磁感应效应的耦合实现了生物力学能量向电能的转换。这些纤维是通过挤出NdFeB纳米磁体与Ecoflex 00-30的复合材料制成的。不过,这类复合体系中的磁弹性响应主要源于磁偶极子相互作用和退磁场效应。而Fe–Ga合金则因其自旋轨道耦合效应而具有内在的、较强的磁致伸缩和逆磁致伸缩效应。这一本质差异意味着,与现有材料相比,Fe–Ga纤维有望实现更高的能量转换效率与更强的应变灵敏度。
基于以上考虑,本研究采用多道次冷拉工艺成功制备出了直径为100微米的连续Fe–Ga纤维,这也是首次实现该尺寸的制备。研究表明,严重塑性变形引入的高密度几何必需位错会产生强大的内部应力场,通过应力诱导的各向异性作用,促使磁畴从复杂的迷宫状结构重新排列为规则的条带状结构。这样一来,即便没有强烈的<100>晶向纹理或理想的析出相,也能显著提升磁致伸缩系数。本研究成功将Fe-Ga合金的应用形式拓展到纤维形态,为其在可穿戴电子设备、人形机器人以及智能结构等高端智能领域的规模化应用奠定了基础。
本文的结构如下:第2部分介绍了Fe–Ga纤维的材料、制备工艺及表征方法;第3部分对纤维的微观结构(包括相组成、晶粒取向和磁畴结构)以及磁性和机械性能进行了全面分析,同时还研究了400℃退火对纤维微观结构、磁性能和机械性能的影响;最后,第4部分总结了本研究的主要成果。

章节节选

实验部分

本部分介绍了实验所用材料、纤维的制备与退火流程,以及所制备纤维的微观结构表征方法和磁性能、磁致伸缩性能测试方法。

结果与讨论

本部分详细展示了Fe–Ga纤维的微观结构、磁性能和磁致伸缩性能的实验结果,同时分析了400℃退火对拉制后纤维的微观结构、磁性能和机械性能的影响。首先系统地分析了纤维的表面物理化学状态、晶粒取向、相组成以及磁畴结构,随后比较了400℃退火对这些性能的影响。

结论

本研究通过多道次冷拉工艺成功制备出了直径为100微米的连续高强Fe??Ga??纤维。微观结构分析显示,这些纤维中含有高密度的几何必需位错和统计存储位错。极高的几何必需位错密度(ρGND=27.64×101?/m2),这类高密度位错会形成强烈的内部应力场,从而使磁畴重新排列为具有90°畴壁的规则条带状结构。

作者贡献说明

Yong-gui Chen:论文撰写——初稿、方法研究、实验分析。Tian-gang Pei:方法研究。Shu-feng Zhang:论文撰写——审阅与编辑、方法研究、资金申请。Shao-feng Wei:方法研究。Xing-Yu Chen:方法研究。Guo-Yun Shuai:方法研究。

利益冲突声明

作者声明,他们与本次提交的题为“通过严重冷拉引入的几何必需位错提升Fe83Ga17合金纤维的磁致伸缩系数”的研究没有任何可能构成利益冲突的商业或关联利益。

致谢

本研究得到了中国国家自然科学基金(项目编号52275166和52505163)、国家重点实验室基金(6142003202309)以及国防科技大学青年自主创新科研基金(ZK23-29)和该校研究生创新基金(XJJC2024046)的支持。
附录A包含了原始金属丝的晶粒结构、机械性能和磁性能数据;附录B和C则提供了相关的数学建模内容。

利益声明

作者声明
Yong-gui Chen|Shu-feng Zhang|Tian-gang Pei|Xing-Yu Chen|Guo-Yun Shuai|Shao-feng Wei
中国长沙410073,国防科技大学,装备状态感知与智能支撑国家重点实验室
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