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Development of CoCr-based highe entropy alloys for metallic biomaterials (CoCr-BioHEA) without any segregation

开发用于金属生物材料的 CoCr 基高熵合金 (CoCr-BioHEA)，无任何偏析

基本信息

批准号：
22H01816
负责人：
永瀬丈嗣
金额：
$ 10.9万
依托单位：
University of Hyogo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

チタン族元素を中心とする生体用ハイエントロピー合金（Ti-BioHEA）は、純Tiに匹敵する高生体親和性と超高強度を併せ持つ全く新たなカテゴリーに属する生体用合金であるが、偏析傾向が極めて強く、さらに極めて速い冷却速度の達成可能な積層造形法でも偏析の抑制が困難であるため、無偏析HEAを得る事が極めて困難と考えられた。本研究では、BioHEAの真のポテンシャルを明らかとし、さらなる飛躍を達成するためには、凝固偏析の制御により単相固溶体を得ることが可能となる可能性のあるCo-Cr系合金をベースとするCoCr-BioHEAの開発が必要であるとの考えのもと、新たに3d遷移金属であるCoとCrをベースとする新生体用ハイエントロピー合金の開発と、その要素技術となる、偏析予測、構成相予測、機械学習を取り入れた合金設計、を行った。その結果、論文未発表ではあるものの、混合のエントロピーが1.5R(Rは気体定数)を超えるFCC構造を中心とした新生体用Co-Cr系ハイエントロピー合金の試作を達成した。3d遷移金属ハイエントロピー合金におけるFCC・BCC・HCP構成相の制御については、特にAlを中心とした組織制御によるBCC構造の安定化、Niを利用することによるFCC構造の安定化などで達成可能であると考えられた。Niは生体用合金の構成元素として利用は困難である一方で、3d遷移金属ハイエントロピー合金における強力なFCC構造安定化元素であることが明らかとなり、Niを利用できない生体用合金の合金設計・開発の困難さが改めて実証された。さらに、機械学習を利用した液相線温度予測に関する知見を得る事を達成した。

Ti-BioHEA is a bioalloy with a high bioaffinity, ultra-high strength, and high segregation tendency comparable to pure Ti. It is difficult to suppress segregation by laying-up method due to its strong segregation tendency and high cooling speed. In this study, BioHEA's true state of affairs is clearly defined, and its rapid development is achieved. Solidification segregation is controlled, and single-phase solid solution is obtained. Possibility is possible. Co-Cr alloy is developed. CoCr-BioHEA's development is necessary. New 3d migration metals are formed. Co-Cr alloy is developed. Segregation prediction, constituent phase prediction, and mechanical learning are included in alloy design and implementation. The results of this paper are as follows: 1. The structure of FCC is composed of Co-Cr alloy. 3d migration of metals in FCC, BCC, HCP composition phase control, especially Al center structure control, BCC structure stabilization, Ni utilization, FCC structure stabilization, possible to achieve Ni is the constituent element of the alloy for biology. It is difficult to use it. It is difficult to use it. In this paper, mechanical learning is used to predict the temperature of the liquid phase.