Nature：低热滞后形状记忆陶瓷材料！

一、【导读】

形状记忆材料（SMM）是一种具有良好发展前景的智能材料。形状记忆材料是指能够感知并响应环境变化（如温度、力、电磁、溶剂、湿度等）的刺激，对其力学参数（如形状、位置、应变等）进行调整，从而恢复到初始状态的一种智能材料。简单地说，就是有一定初始形状的材料经过形变并固定为另外一种形状后，通过物理或化学刺激又能恢复到初始形状的材料。常见的形状记忆材料包括形状记忆合金、形状记忆高分子和形状记忆陶瓷等。基于金属较强的延展性，目前形状记忆合金是形状记忆材料中形状记忆性能最好的材料。然而由于金属使用温度的限制，形状记忆合金在高温领域的应用大大受限。

二、【成果掠影】

基于此，美国麻省理工学院Christopher A. Schuh教授团队提出了一种将晶格工程方法扩展到马氏体设计的方法，以解决这些额外的约束，结合现代计算热力学和数据科学工具，跨越尚未有数据的复杂的多成分空间。其结果是一种新的ZrO₂组合物，具有15 K的迟滞回量记录，与典型值相比，这是大约10倍的转化滞回量（大约是目前报道的最佳值的5倍）。这一发现表明，ZrO₂陶瓷可以表现出与广泛应用的形状记忆合金相同的迟滞值，为其作为可行的高温形状记忆材料铺平了道路。相关研究成果以“Low-hysteresis shape-memory ceramics designed by multimode modelling”为题发表在国际知名期刊Nature上。

三、【核心创新点】

提出了一种将晶格工程方法扩展到马氏体设计中，随后结合现代计算热力学和数据科学工具，从而产生具有创纪录低热滞后的多晶马氏体氧化锆陶瓷。

四、【数据概览】

图1结合机器学习、计算热力学和晶格工程的多面建模方法预测新型ZrO₂基组合物的形状记忆特性© 2022 Springer Nature

（a）单相ZrO₂在ZrO₂-TiO₂-AlO_1.5体系中的溶解度区域预测。

（b）ZrO₂-TiO₂系统中实验T₀和M_s的实验值与计算热力学（CALPHAD）预测的对比。

（c）在各种二元系统中，晶格参数a_t与本实验机器学习模型的预测的比较。

（d）使用模型输入对形状记忆特性的预测。

图2不同掺杂剂对ZrO₂形状记忆陶瓷二元体系中M_s、体积变化(ΔV/V)和λ₂的影响© 2022 Springer Nature

图3 ZrO₂-TiO₂-AlO_1.5体系中首选成分的表征© 2022 Springer Nature

（a）构建掺杂剂的协同组合。

（b）显示所选组合物的微观结构的背散射扫描电子显微镜图像。

（c-d）测量的M_s、迟滞变化、λ₂和ΔV/V并与预测值对比。

图4目前ZrO₂基形状记忆陶瓷的低热迟滞© 2022 Springer Nature

（a）通过原位XRD测量的各种ZrO₂-TiO₂（-AlO_1.5-CrO_1.5）组成。

（b）ZrO₂基形状记忆陶瓷中测量的热迟滞的对比。

五、【成果启示】

综上所述，研究者提出了一组设计参数，来解锁形状记忆陶瓷的低相变滞后，这是广泛植根于马氏体相变的物理学性质。研究者还提出了一个多模式建模过程，该过程结合了计算热力学、数据驱动模型和晶格工程，以成功地穿越复杂的多目标空间。这里展示的数据和趋势共同说明了物理学和相应的设计原则的有效性，引导了多组分ZrO₂组合物的快速发展，其滞后低达创纪录的15K。这些发现，不仅解锁了一种新的和独特的智能材料的高度可逆转化，而且还预示了设计马氏体陶瓷的量身定制滞后和相变温度优化的特定操作环境。

原文详情：Low-hysteresis shape-memory ceramics designed by multimode modelling(Nature,2022,610, 491–495)

本文由大兵哥供稿。