Cf/SiC复合材料的跨尺度模拟与微结构和性能调控

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51702100
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0204.结构陶瓷
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Continuous carbon fiber reinforced ceramic matrix composites (Cf/SiC) have great potential in the field of aerospace and defense. Because Cf/SiC composites have multi-level and multi-scale structures, simulation methods on this field still stay at the exploration stage. Microstructure details about the grain nucleation, grain growth and grain competition during the complex process have rarely been simulated, the influence of complex porous structures on these details has not been qualified. Considering this situation, this project focus on Cf/SiC composites fabricated by chemical vapor infiltration process (CVI). The research will develop a multi-scale simulation method based on molecular random walks, kinetic Monte Carlo, finite element method and others. We want to realize the optimization and design of microstructures by virtual manufacture and performance prediction through multi-scale simulations. At the same time, the simulation results will be verified by the samples prepared in laboratory and the simulation method will be improved according the verification results. The investigation will provide a new design method and technical reserves for high temperature structural composites.
连续碳纤维增强的陶瓷基复合材料(Cf/SiC)在航空航天和国防领域有巨大的应用潜力。但Cf/SiC具有多层次、多尺度的复杂结构,目前该领域的跨尺度计算模拟方法还处于探索阶段,鲜有在此复杂制备条件下模拟出晶粒形核、生长、竞争等微结构细节的成功例子,更未明确复杂多孔结构对这些细节的影响。本项目以高温结构复合材料为应用背景,选择化学气相渗透(CVI)制备的Cf/SiC体系为研究对象,基于分子随机游走、动力学蒙特卡罗和跨尺度有限元等计算方法,实现Cf/SiC微结构从虚拟制造到性能预测的跨尺度优化设计,揭示工艺因素对Cf/SiC微结构和性能的影响机制及调控方法,得到对制备性能优异Cf/SiC材料具有指导意义的工艺参数,并通过实验制备出的试样验证和改进模拟方法,为发展高温结构复合材料提供新的设计方法与制造技术储备。

结项摘要

本项目基于三氯甲基硅烷(MTS)和H2体系下,使用CFD模型结合提出的详细的气体和表面动力学机理进行CVD-SiC沉积模拟;建立了Si-B-C体系化学气相模型,实现耦合传热、传质和反应的反应器尺度/原子尺度材料生长模拟,采用跨尺度方法研究了(111)和(100)取向CVD-SiC薄膜;基于纤维预制体的多尺度结构特点,研究跨尺度CVI 数值模拟方法。实现多种复合材料的CVI致密化模拟。以BCl3/CH4/H2沉积碳化硼为研究对象,采用CFD建模结合机器学习预测碳化硼的沉积组分B/C。综合微缺陷及微结构信息和纤维排布、界面层等细观结构信息,利用跨尺度有限元方法预测Cf/SiC 多种性能:弹性常数、残余应力、基体开裂应力和抗氧化能力,建立从细观层次细化到微结构层次的CMC“构效”模型。确立了多孔陶瓷基体微结构传热/力学性能控制因素。采用有限元方法和内聚力模型研究陶瓷断裂失效的过程并且重新验证Orowan-Petch关系在晶粒尺寸从亚微米尺度向纳米尺度转变过程中的适用性;进行SiC/BN界面第一性原理模拟,预测了界面的黏附功、界面能、断裂韧性和拉伸强度。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
Effect of boehmite sol on the performance of alumina microfiltration membranes
勃姆石溶胶对氧化铝微滤膜性能的影响
  • DOI:
    10.1016/j.ceramint.2019.05.138
  • 发表时间:
    2019-09
  • 期刊:
    Ceramics International
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Yin Xiaoqin;Wu Jianqing;Gao Peng;Guan Kang;Peng Cheng
  • 通讯作者:
    Peng Cheng
Integrated preparation of alumina microfiltration membrane with super permeability and high selectivity
超渗透高选择性氧化铝微滤膜一体化制备
  • DOI:
    10.1016/j.jeurceramsoc.2018.10.022
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Journal of the European Ceramic Society
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Zhu Weiya;Liu Yang;Guan Kang;Peng Cheng;Qiu Wanqi;Wu Jianqing
  • 通讯作者:
    Wu Jianqing
Preparation and mechanism analysis of high performance ceramic membrane by spray coating.
喷涂高性能陶瓷膜的制备及机理分析
  • DOI:
    10.1039/c8ra07258b
  • 发表时间:
    2018-11-28
  • 期刊:
    RSC ADVANCES
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Chen, Likan;Guan, Kang;Zhu, Weiya;Peng, Cheng;Wu, Jianqing
  • 通讯作者:
    Wu, Jianqing
Estimating thermal conductivities and elastic moduli of porous ceramics using a new microstructural parameter
使用新的微观结构参数估算多孔陶瓷的热导率和弹性模量
  • DOI:
    10.1016/j.jeurceramsoc.2018.09.011
  • 发表时间:
    2019-02-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF THE EUROPEAN CERAMIC SOCIETY
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Guan, Kang;Ren, Haitao;Yu, Yougen
  • 通讯作者:
    Yu, Yougen
Preparation of high permeable alumina ceramic membrane with good separation performance via UV curing technique.
紫外固化技术制备分离性能良好的高渗透氧化铝陶瓷膜
  • DOI:
    10.1039/c7ra13195j
  • 发表时间:
    2018-04-09
  • 期刊:
    RSC ADVANCES
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Liu, Yang;Zhu, Weiya;Guan, Kang;Peng, Cheng;Wu, Jianqing
  • 通讯作者:
    Wu, Jianqing

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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