I ricercatori della Michigan Engineering hanno sviluppato nuovo framework di modellazione dei materiali multiscala che può prevedere la resistenza finale delle leghe di alluminio leggere destinate ai veicoli a basso consumo di carburante.
Un gruppo di ricercatori guidato dall’Università del Michigan ha sviluppato un modello multiscala computazionalmente efficiente che offre un percorso predittivo per ottimizzare la chimica e il raffreddamento delle leghe di alluminio ad alta resistenza per prestazioni ottimizzate. Le leghe di alluminio ad alta resistenza infatti sono fondamentali per rendere automobili e aerei più leggeri ed efficienti nei consumi, ma i produttori faticano a lavorarle in modo uniforme.
La capacità di progettare processi di produzione meno intensivi è fondamentale per ampliare l’uso delle leghe di alluminio leggere nelle applicazioni automobilistiche: “Questo framework migliora la nostra comprensione delle leghe di alluminio ad alta resistenza e apre le porte alla modellazione di comportamenti complessi in molte leghe avanzate utilizzate per la produzione leggera e sostenibile” afferma Liang Qi, professore associato di scienza e ingegneria dei materiali presso l’Università del Michigan e autore corrispondente dello studio pubblicato su NPJ Computational Materials.
Lo studio è stato finanziato dalla National Science Foundation in collaborazione con General Motors Research & Development.
Il nuovo modello aiuta gli ingegneri a comprendere come minuscoli difetti, chiamati lacune e movimenti atomici, influenzino la resistenza delle leghe di alluminio leggere destinate all’impiego in veicoli a basso consumo di carburante. Il framework sviluppato dalla Michigan Engineering può aiutare a ottimizzare le fasi di raffreddamento e invecchiamento per aumentare l’utilizzo di questa lega leggera e resistente nei telai delle automobili.
Semplificale la lavorazione per la produzione di automobili
I ricercatori dell’Università del Michigan si si sono concentrati sulle leghe di alluminio-magnesio-zinco (Al-Mg-Zn) della serie 7000, originariamente sviluppate per applicazioni aerospaziali. Minuscole particelle di magnesio e zinco, che si inseriscono nella matrice di alluminio, formano precipitati che rinforzano l’alluminio, conferendogli una resistenza eccezionale a fronte di pesi ridotti. Per ridurre i costi e integrare il materiale nelle strutture delle carrozzerie, il team di ricerca mira a comprendere i processi di indurimento su scala microscopica durante l’invecchiamento naturale, ovvero quando il metallo rimane a temperatura ambiente per un certo periodo di tempo.
“Il nostro lavoro aiuta gli ingegneri a comprendere meglio come piccoli difetti e movimenti atomici influenzino il rafforzamento delle leghe di alluminio avanzate, in particolare l’invecchiamento naturale delle leghe Al-Mg-Zn. I risultati della ricerca forniscono un percorso per comprendere come migliorare la formabilità di queste leghe per applicazioni automobilistiche” spiega Louis G. Hector Jr., Senior Technical Fellow presso General Motors Research & Development e coautore dello studio.
Modellazione della diffusione delle vacanze in leghe multicomponente
Modellare le vacanze e la diffusione dei soluti, cioè i i cluster di atomi di zinco e magnesio, può aiutare a ottimizzare le prestazioni della lega, ma è estremamente costoso dal punto di vista computazionale perché avviene su scala atomica nell’arco di diversi giorni.
Per aggirare questi problemi, i ricercatori dell’Università del Michigan hanno sviluppato un framework multiscala che collega il comportamento atomico alla cinetica di invecchiamento a lungo termine.
“Possiamo simulare ore o addirittura giorni di invecchiamento del materiale in pochi minuti, mentre i metodi tradizionali potrebbero avere difficoltà a simulare anche solo pochi secondi di evoluzione dei precipitati in tempo reale” spiega Zhucong Xi, ricercatore post-dottorato in scienza e ingegneria dei materiali presso l’Università del Michigan e autore principale dello studio.
Il modello dell’Università del Michigan prevede accuratamente il comportamento di invecchiamento naturale nell’arco di giorni e mostra come la chimica della lega, il raffreddamento e l’invecchiamento possano essere regolati per controllare l’evoluzione dei precipitati e, in definitiva, le proprietà meccaniche delle leghe di alluminio.
“Catturando le interazioni tra lacune e cluster su scale di lunghezza e tempo, ora possiamo prevedere il comportamento di invecchiamento che in precedenza richiedeva un’intensa sperimentazione per tentativi ed errori” conclude Qi.
