Recent earthquake damage has exposed the vulnerability of existing structures to strong ground movement.
 At the Georgia Institute of Technology, researchers are analyzing shape-memory alloys for
 their potential use in constructing seismic-resistant structures.

“Shape-memory alloys exhibit unique characteristics that you would want for earthquake-resistant
 building and bridge design and retrofit applications: they have the ability to dissipate significant energy 
without significant degradation or permanent deformation,” said Reginald DesRoches,
 a professor in the School of Civil and Environmental Engineering at Georgia Tech.

Georgia Tech researchers have developed a model that combines thermodynamics and 
mechanical equations to assess what happens when shape-memory alloys are subjected to loading 
from strong motion. The researchers are using the model to analyze how shape-memory alloys in 
a variety of components—cables, bars, plates and helical springs—respond to different loading conditions. 
From that information, they can determine the optimal characteristics of the material for earthquake applications.

The model was developed by DesRoches, School of Mechanical Engineering graduate student Reza Mirzaeifar,
 School of Civil and Environmental Engineering associate professor Arash Yavari, and School of 
Mechanical Engineering and School of Materials Science and Engineering professor Ken Gall.

A paper describing the thermo-mechanical model was published online Feb. 3 in the International 
Journal of Non-Linear Mechanics. This research was supported by the Transportation Research Board IDEA program.

To improve the performance of structures during earthquakes, researchers around the world have been investigating 
the use of “smart” materials, such as shape-memory alloys, which can bounce back after experiencing large loads. 
The most common shape-memory alloys are made of metal mixtures containing copper-zinc-aluminum-nickel, 
copper-aluminum-nickel or nickel-titanium. Potential applications of shape-memory alloys in bridge and
 building structures include their use in bearings, columns and beams, or connecting elements between beams and columns. 
But before this class of materials can be used, the effect of extreme and repetitive loads on
 these materials must be thoroughly examined.

“For standard civil engineering materials, you can use mechanics to look at force and displacement to
 measure stress and strain, but for this class of shape-memory alloys that changes properties
 when it undergoes loading and unloading, you have to consider thermodynamics and mechanics,” explained Yavari.

The Georgia Tech team found that the generation and absorption of heat during loading and 
unloading caused a temperature gradient in shape-memory alloys, which caused a non-uniform stress distribution
 in the material even when the strain was uniform.

“Shape-memory alloys previously examined in detail were really thin wires, which can exchange heat with
 the ambient environment rapidly and no temperature change is seen,” said Mirzaeifar. “When you start to 
examine alloys in components large enough to be used in civil engineering applications,
 the internal temperature is no longer uniform and needs to be taken into account.”

To predict the internal temperature distribution of shape-memory alloys under loading-unloading cycles,
 which could then be used to determine the stress distribution, the researchers developed a model that
 used the surface thermal boundary conditions, diameter and loading rate of the alloy as inputs.

The team included ambient conditions in the model because shape-memory alloys for seismic applications could operate in
 a variety of environments—such as water if used in bridge structures or air if used in building 
structures—which would produce different rates of heat transfer. The researchers used
 a thermal camera to record the variation in surface temperature of shape-memory alloys experiencing loading and unloading.

Using their model, the researchers were able to accurately predict internal temperature and 
stress distributions for shape-memory alloys. The model results were verified with experimental tests. 
In one test, they found that a shape-memory alloy loaded at a very slow rate had time to exchange 
the heat created with the ambient environment and exhibited uniform stress. If it was loaded very rapidly,
 it did not have enough time to exchange the heat, leading to a non-uniform stress distribution.

“Our analytical solutions are exact, fast and capable of simulating the complicated 
coupled thermo-mechanical response of shape-memory alloys considering temperature changes and loading rate dependency,” 
said Mirzaeifar.

In future work, the researchers plan to examine more complicated shapes and the effects of combination
 loading—tension, bending and torsion—to optimize shape-memory alloys for earthquake applications.

Coupled thermo-mechanical analysis of shape memory alloy circular bars in pure torsion
转自http://www.rdmag.com)>http://www.rdmag.com