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基于超磁致伸缩材料的新型力传感器及其模型研究
1. 作者、机构及发表信息
本研究由Zhen-yuan Jia, Hui-fang Liu*, Fu-ji Wang, Chun-ya Ge（通讯作者为Hui-fang Liu）合作完成，作者单位隶属于大连理工大学精密与特种加工技术教育部重点实验室。研究成果发表于Journal of Alloys and Compounds期刊，2011年第509卷，页码1760–1767。
2. 学术背景
科学领域：本研究属于智能材料与传感器技术交叉领域，聚焦于超磁致伸缩材料（Giant Magnetostrictive Material, GMM）的逆磁致伸缩效应（Inverse Magnetostrictive Effect）及其在力传感器中的应用。
研究动机：传统磁致伸缩力传感器（如硅钢、坡莫合金材料）的磁致伸缩系数较低（10⁻⁶–10⁻⁵量级），导致灵敏度不足。而GMM（如TbDyFe合金）的磁致伸缩系数高达1500–2000×10⁻⁶，且具有低磁晶各向异性、高磁机械耦合系数等优势，为高灵敏度力传感器设计提供了新思路。
研究目标：
1. 设计一种基于GMM的新型力传感器，可同时测量静态力与动态力；
2. 提出一种不锈钢环结构以提升霍尔传感器的磁场测量灵敏度；
3. 建立结合Jiles-Atherton模型与磁机械效应方法的混合模型，解决GMM的磁滞非线性问题。
3. 研究流程与方法
（1）传感器结构设计
- 敏感元件：采用TbDyFe合金棒（直径12 mm，长度44 mm），通过逆磁致伸缩效应将外力转化为磁通量变化。
- 特殊结构：在霍尔传感器周围增设不锈钢环，利用其低磁导率（μ≈1）迫使磁通均匀通过霍尔元件，灵敏度提升6.14倍。
- 模块化设计：包括GMM棒、直流励磁线圈（产生偏置磁场）、磁通引导结构（纯铁DT4材料）、力施加机构及抗干扰外壳。
（2）理论建模
- 预磁化模型（阶段1）：基于Jiles-Atherton磁滞模型，描述偏置磁场（H）下的磁化过程，包括：
- 非滞后磁化（Man）的Langevin函数表征；
- 不可逆磁化（Mirr）与可逆磁化（Mrev）的分离建模；
- 参数识别：采用遗传算法与模拟退火算法的混合优化方法，确定9个关键参数（如饱和磁化Ms、磁滞损耗系数k等）。
- 工作模型（阶段2）：结合磁机械效应，建立应力（σ）与磁化强度（M）的关系：
- 引入弹性能（W=σ²/2E）修正有效磁场（Heσ）；
- 通过牛顿迭代法求解非线性方程，最终输出磁通密度（B=μ₀(M+H)）及感应电压（V=-N·dΦ/dt）。
（3）实验验证
- 动态力测试：采用振动台施加正弦力（10 N，500 Hz/800 Hz），压电力传感器标定输入，示波器采集感应电压。
- 静态力测试：0–1000 N阶跃加载，记录霍尔传感器输出电压变化。
- 灵敏度对比：对比有无不锈钢环结构的传感器输出，验证灵敏度提升效果。
4. 主要结果
- 模型准确性：仿真与实验结果显示，模型能精确预测感应电压幅值与频率（图6-7），相位滞后仅π/9，归因于GMM棒的涡流损耗。
- 灵敏度提升：不锈钢环结构使传感器灵敏度达-0.40 mV/N，较传统结构提高6.14倍（图8）。
- 磁化机制解析：模型揭示了应力作用下磁化过程（Maσ→Mirr→Mrev）的非线性演变规律（图4b），证实逆磁致伸缩效应的主导作用。
5. 结论与价值
科学价值：
- 首次将Jiles-Atherton模型与磁机械效应结合，构建了GMM力传感器的完整磁-力耦合模型，为磁滞非线性控制提供了理论工具。
- 通过不锈钢环结构优化磁场分布，为高灵敏度传感器设计提供了新思路。
应用价值：
- 传感器可适应恶劣环境（如重载、高频动态力测量），潜在应用于工业自动化、航空航天等领域。
- 模型参数识别方法（混合算法）可推广至其他智能材料的本构关系研究。
6. 研究亮点
- 创新结构：不锈钢环设计显著提升灵敏度，且无需复杂工艺。
- 混合模型：首次整合磁滞理论与磁机械效应，解决了GMM的非线性建模难题。
- 多物理场耦合：完整表征了力-磁-电信号的转换机制，为后续自感知执行器开发奠定基础。
7. 其他价值
- 提出的参数识别方法（遗传算法+模拟退火）具有普适性，可应用于其他智能材料的参数优化。
- 研究揭示了涡流损耗对相位滞后的影响，为后续传感器动态特性优化指明了方向。
以上报告全面涵盖了该研究的背景、方法、结果与价值，可作为学术交流或工程应用的参考依据。