清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Accelerated thermal aging of grease-based magnetorheological fluids and their lifetime prediction

材料科学 威布尔分布 流变学 加速老化 复合材料 使用寿命 阿累尼乌斯方程 傅里叶变换红外光谱 化学工程 化学 活化能 数学 统计 工程类 有机化学
作者
Jiajia Zheng,Yancheng Li,Jiong Wang,E Shiju,Xiping Li
出处
期刊:Materials research express [IOP Publishing]
卷期号:5 (8): 085702-085702 被引量:32
标识
DOI:10.1088/2053-1591/aad31a
摘要

© 2018 IOP Publishing Ltd. In this article, the effect of elevated temperature on the rheological properties of grease-based magnetorheological fluids (G-MRFs) with the focus on long-term storage lifetime has been investigated. These G-MRF samples were subjected to accelerated heat aging process for the estimation of thermal stability and useful lifetime prediction. The well-known Arrhenius-Weibull relationship with a modified Powell-Beal conjugate gradient (CGP) algorithm was employed to model the 'life in service' for the achievement of possible life distribution at different temperature conditions. By defining the failure criteria of G-MRF samples as a maximum reduction of either viscosity or shear stress by more than 10%, the underlying degradation mechanism was revealed through Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and scanning electron microscopy (SEM) analysis. Based on the statistical inference from accelerated life test (ALT), the life expectancy of G-MRF under nominal operating temperature is estimated to be 15.2 years, which outpaces the capability of most industrial applications. Experimental results showed that the performance of shear stress is more likely to degrade under long-term treatment of high temperature in comparison with low temperature. Thus, it is suggested to store the G-MRF at relatively low temperatures for longevity extension and reliability improvement.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Bienk完成签到,获得积分10
1分钟前
tlh完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
AllRightReserved完成签到 ,获得积分10
1分钟前
一颗糖炒栗子完成签到,获得积分10
2分钟前
111111完成签到,获得积分10
2分钟前
炳灿完成签到 ,获得积分10
2分钟前
GRATE完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Sharon完成签到,获得积分10
3分钟前
阿喵完成签到 ,获得积分10
3分钟前
orixero应助星落枝头采纳,获得10
3分钟前
4分钟前
wu发布了新的文献求助10
4分钟前
完美世界应助wu采纳,获得10
4分钟前
噗愣噗愣地刚发芽完成签到 ,获得积分10
4分钟前
5分钟前
5分钟前
麦冬粑粑完成签到,获得积分10
5分钟前
星落枝头发布了新的文献求助10
5分钟前
6分钟前
gao0505完成签到,获得积分10
6分钟前
qinghe完成签到 ,获得积分10
6分钟前
cadcae完成签到,获得积分10
7分钟前
7分钟前
谦谦呆滴发布了新的文献求助10
7分钟前
桥西小河完成签到 ,获得积分10
7分钟前
7分钟前
谦谦呆滴发布了新的文献求助10
8分钟前
晨风完成签到,获得积分10
8分钟前
xiw完成签到,获得积分10
8分钟前
Aeeeeeeon完成签到 ,获得积分10
8分钟前
Ttimer完成签到,获得积分10
9分钟前
9分钟前
谦谦呆滴发布了新的文献求助10
9分钟前
教授完成签到 ,获得积分10
9分钟前
简啦啦发布了新的文献求助10
9分钟前
神勇的天问完成签到 ,获得积分10
9分钟前
科研通AI6.3应助简啦啦采纳,获得10
9分钟前
如歌完成签到,获得积分10
10分钟前
lemon完成签到 ,获得积分10
10分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Mechanisms of Photosynthesis, 4th Edition 1000
Organic Reactions, Volume 116 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7252876
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8875013
关于积分的说明 18734315
捐赠科研通 6933392
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3199778
关于科研通互助平台的介绍 2374554
邀请新用户注册赠送积分活动 2174470