开发具有以下特征的新型高温合金:(1)。高机械强度完整性;(2)。高抗氧化性;(3)。高抗渗碳性。所设计的合金有望应用于在高温(超过 750 ºC,例如 800 ºC)和高压(30 MPa)下在 sCO 2 中运行的热交换器。
新合金的设计是一个多尺度问题,需要采用整体方法,包括检索相关知识、应用先进的计算方法、进行实验验证和分析结果,而这个过程通常很慢,只有人类专家才能完成。机器学习 (ML) 可以帮助加速这一过程,例如通过使用深度替代模型将结构和化学特征与材料特性联系起来,反之亦然。然而,现有的数据驱动模型通常针对特定的材料目标,在整合领域外知识方面的灵活性有限,无法适应新的、不可预见的挑战。在这里,我们通过利用多个 AI 代理的独特功能来克服这些限制,这些代理在动态环境中自主协作以解决复杂的材料设计任务。所提出的物理感知生成式 AI 平台 AtomAgents 结合了大型语言模型 (LLM) 的智能以及在各个领域具有专业知识的 AI 代理之间的动态协作,包括知识检索、多模态数据集成、基于物理的模拟以及跨模态的综合结果分析,其中包括数值数据和物理模拟结果的图像。多智能体系统的协同努力可以解决复杂的材料设计问题,例如自主设计与纯金属相比性能增强的金属合金。我们的结果能够准确预测合金的关键特性,并强调了固溶体合金化在引导先进金属合金开发方面的关键作用。我们的框架提高了复杂多目标设计任务的效率,并为生物医学材料工程、可再生能源和环境可持续性等领域开辟了新途径。
符合航空航天和国防工业的约束条件。在焊点可靠性研究中,使用有限元分析模拟似乎是一种有前途的解决方案;其结果是维持不断增加的资格测试成本。但是,这种模拟需要焊点所用合金的机械性能。到目前为止,文献中还没有关于机械本构模型、参数或疲劳规律的重要共识。由于这些合金的熔点低,其机械行为很复杂,即使在室温下也能达到可见的粘度域。此外,在这些合金的疲劳分析中不能忽略蠕变疲劳相互作用。因此,很明显,最终应用中的焊点微观结构非常复杂。
SMA 通常以两种方式使用:要么利用形状记忆效应,要么利用热或应力诱导的马氏体相变提供的超弹性行为。在 TiNi 基 SMA 中,可实现高达 8% [19] 的可逆固有应变,而利用形状记忆效应则需要加热到高温相奥氏体才能可逆地恢复变形。超弹性合金的可逆伪弹性行为与应力诱导的马氏体相变有关,从奥氏体到马氏体。在这种情况下,只需移除施加的载荷即可实现可逆性。根据应用的要求,SMA 的转变温度可以通过热处理或改变成分来调整。[20–22] Chluba 等人。研究表明,三元形状记忆合金 TiNiCu 即使在 1000 万次超弹性循环后也不会出现疲劳,[23] 这使得这种合金成为皮肤电子(应用于皮肤的可拉伸电子产品)等应用的良好候选材料,其中肘部或膝盖处的设备可能会经受大量循环和大应变。嵌入聚合物中的传统金属(如铜)的循环行为已被研究,结果显示应变高达 5% 时就会出现裂纹。[24] 在人体应用中
摘要:钛合金具有重量轻、强度高、耐热腐蚀等优点,但其优异的力学性能与其组织结构密切相关,在焊接、表面强化、修复等加工过程中需要采用创新的加工方式来保证晶体组织的细化,以满足强度提高、力学性能提高和整体强度提高的要求。通过对Ti-6Al-4V合金表面进行激光直接熔化,比较了连续激光与调制激光模式下熔池的差异。在相同功率下,激光熔池热影响区可缩小为连续激光的1/3。连续激光在高能量密度的作用下可以获得深熔池。不同的熔体穿透深度会导致拉伸性能变化很大。在高频(20 kHz)调制激光作用下可以获得高密度、细晶粒的熔池。包含重熔区的不同熔深深度之间的拉伸试样的力学性能与基体接近,研究结论可为激光重熔加工技术的开发提供技术支持。
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nb 20 re 20 zr 20 hf 20 ti 20,和(tizrnbta)1- x w x。[19,20,41]与晚期金属联合使用,
在无铅合金中,SAC305 可能是最推荐用于高热可靠性要求的合金。然而,对于可靠性要求更严格的应用,如汽车和能源技术,合金选择有限。其中,Sn-Ag-Cu-Sb 基合金目前用于汽车领域,但由于锑具有潜在的危险性,其存在限制了其在多个市场的未来使用。本研究的目的是开发一种无铅和无锑合金,并添加合适的微量添加剂,使其具有比其他 SAC 合金更好的热机械性能。根据所研究合金的物理和机械性能,选择了两种合金进行进一步的焊膏评估。将选定的合金加工成 4 型粉末,并使用 ALPHA CVP390 焊膏助焊剂制成焊膏,并进一步评估其热可靠性。本文介绍了这些测试的结果。本文讨论了与 SAC305 相比获得的改进。新合金在 SMT 组装的冶金和焊接性能方面有显著增强。
说明管道是改善处理器速度的最杰出技术之一;尽管如此,这些管道的阶段仍在不断面对由嵌套条件分支引起的摊位。在执行嵌套条件分支的过程中,跑步分支的行为取决于先前的历史记录信息;因此,这些分支在降低条件分支之间分支预测因子的预测准确性方面具有最大的影响。这项研究的目的是通过引入结合本地和全球预测技术的分支预测变量的硬件模型来减少由相关分支引起的失速周期。此预测因子将合金预测变量的预测特性与相关预测指标的预测特性相结合。在VHDL中实现的预测器设计(非常高速IC硬件说明语言)已插入先前设计的MIPS(无连锁管道管道式阶段的微处理器)中,并通过使用选择排序的算法来确认程序的预测准确性,以将不同组合的100个不同组合的输入数量分类。
2 清华大学微电子研究所,北京 100084 1. 引言 焊接是电子产品组装中的一项重要技术。为了形成良好的焊点,焊料的选择非常重要。焊料的可焊性、熔点、强度和杨氏弹性模量、热膨胀系数、热疲劳和蠕变性能以及抗蠕变性能都会影响焊点的质量。共晶 Au80Sn20 焊料合金(熔点 280 C)已在半导体和其他工业中应用多年。由于一些优异的物理性能,金锡合金逐渐成为光电子器件和元件封装中最好的焊接材料之一。 2. 物理性能 Au80Sn20 的一些主要物理性能如表 1 所示,从中可以看出金锡焊料的优点如下: