多孔NiTi形状记忆合金的制备和表面改性研究

论文摘要

NiTi形状记忆合金因其独特的形状记忆效应和良好的力学性能而应用于生物医用领域,但是作为硬骨组织的替代,其高的弹性模量以及表面惰性使NiTi合金容易产生植入松动失效。多孔NiTi形状记忆合金在强度、刚度及重量方面具有合理的组合,同时多孔结构有利于诱导骨组织的长入和体液的传输。本文分别采用了粉末冶金法和自蔓延高温合成的热爆模式制备了孔隙度较高、平均孔径较大的多孔NiTi形状记忆合金。为了提高多孔NiTi合金的生物相容性、耐腐蚀性以及抑制Ni溶出,对制备的多孔NiTi合金进行直流-脉冲阳极氧化和表面沉积羟基磷灰石等化学处理。采用先进的材料分析检测技术研究了多孔NiTi合金的孔隙特征、物相特征、力学性能、表面成分和电化学性能等基本性能,并建立了热爆反应参数和反应产物性能的人工神经网络预测模型。对于粉末冶金法,通过改变压制压力、烧结温度、保温时间和造孔剂的含量可以调整多孔NiTi合金的孔隙特性和力学性能。随着压制压力的增加孔隙度降低,但压缩强度和弹性模量增加；随着烧结温度的增加,孔隙度先增加而后降低,压缩强度和弹性模量都随烧结温度的升高而提高；980℃烧结时,孔隙度随烧结时间先升后降,压缩强度和弹性模量随时间增加而增加。当初始压制压力为100MPa、造孔剂含量为12wt%的生坯在980℃烧结8小时后,可以获得孔隙度为53.2%,大孔平均孔径在178μm的多孔NiTi形状记忆合金。其抗压强度为228MPa,弹性模量为4.8GPa,可回复应变达到2%。通过调整造孔剂的含量和分布可以制备梯度多孔NiTi形状记忆合金。随着孔隙结构由均匀向梯度转变,压缩强度和弹性模量提高。XRD分析表明,其烧结产物主要为TiNi（B2）、TiNi（B19’）、Ti2Ni和TiNi3相。在热爆反应过程中,升温速率、Ti粉的颗粒尺寸和生坯密度均影响热爆反应及热爆产物的孔隙特性。在一定范围内,随着升温速率的提高、Ti粉颗粒尺寸的减小和生坯密度的提高,热爆反应更加剧烈,反应释放的热量较多,热爆产物的孔隙度和平均孔径增加。当升温速率为15℃/min,Ti颗粒尺寸为44μm,生坯密度为50%,热爆产物的孔隙度为55.3%,平均孔径为287μm,抗压强度为192MPa,弹性模量为4.2GPa,可回复应变为2%。XRD分析表明,热爆反应产物是均为NiTi金属间化合物。合金中以TiNi相为主,同时可以观察到少量的Ti2Ni和TiNi3相。在直流-脉冲阳极氧化过程中,当电解液温度、电解电流强度过高时,阳极氧化释放的热量较多,电解液对膜的腐蚀能力增强,膜的表面质量下降。当硫酸电解液浓度为200ml/L,温度为0～10℃,电解电流强度为直流3A、脉冲6A时,粉末冶金和热爆合成的多孔NiTi合金的表面及孔壁获得了均匀的氧化膜,其膜层厚度均在180nm左右,比未阳极氧化的样品明显增加。阳极氧化后的两种多孔NiTi合金样品在模拟体液中浸泡15天后,在其表面形成连续的羟基磷灰石沉淀,其膜厚都在480nm左右。根据电化学分析可知粉末冶金和热爆样品经阳极氧化以及沉积羟基磷灰石后,其维钝电流密度明显低于未阳极氧化的试样,这说明经过一系列化学处理后多孔NiTi合金的耐腐蚀性能明显提高。Ni释放研究发现沉积羟基磷灰石后多孔NiTi合金中Ni的释放量非常小,HA涂层能成功地抑制合金表面Ni的溶出,增加多孔NiTi合金的生物相容性。与利用梯度下降反向传播算法或动量梯度下降反向传播算法所建立的模型相比,自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法预测多孔NiTi合金力学性能的训练时间较短,预测精度较高。通过神经网络的方法可以减少实验工作量和提高工作效率,在材料性能预测方面具有较大的优越性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 生物医用金属材料
• 1.1.1 常见的生物医用金属材料及特性
• 1.1.2 生物医用金属材料存在的问题及改进方法
• 1.2 多孔NiTi形状记忆合金的性能
• 1.2.1 形状记忆效应
• 1.2.2 超弹性
• 1.2.3 力学相容性
• 1.2.4 生物相容性
• 1.3 多孔NiTi形状记忆合金的制备方法
• 1.3.1 传统粉末烧结法
• 1.3.2 预合金粉末烧结法
• 1.3.3 自蔓延法高温合成法
• 1.3.4 放电等离子烧结
• 1.3.5 热等静压
• 1.4 多孔NiTi形状记忆合金的应用
• 1.4.1 用于整形外科方面
• 1.4.2 用于骨组织缺损的修复和替代
• 1.4.3 用于关节替换
• 1.4.4 用于整形和医疗器械
• 1.5 多孔NiTi形状记忆合金的研究现状
• 1.6 论文的研究意义和内容
• 第二章 粉末冶金法制备多孔NiTi形状记忆合金
• 2.1 引言
• 2.2 实验过程
• 2.2.1 实验材料
• 2.2.2 实验设备
• 2.2.3 实验方法
• 2.2.4 性能测试
• 2.3 结果与讨论
• 2.3.1 孔隙特性分析
• 2.3.2 物相分析
• 2.3.3 显微组织分析
• 2.3.4 粉末冶金法制备多孔NiTi合金的烧结机理
• 2.3.5 压缩性能分析
• 2.3.6 多孔NiTi合金相变过程的差热分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 热爆法制备多孔NiTi形状记忆合金
• 3.1 引言
• 3.2 实验过程
• 3.2.1 实验原料
• 3.2.2 实验设备
• 3.2.3 实验方法
• 3.2.4 性能测试
• 3.3 结果与讨论
• 3.3.1 热爆曲线分析
• 3.3.2 孔隙特性分析
• 3.3.3 物相分析
• 3.3.4 显微组织分析
• 3.3.5 热爆反应条件
• 3.3.6 Ti-Ni体系的热爆反应机理
• 3.3.7 多孔NiTi合金的压缩性能分析
• 3.3.8 差热分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 多孔NiTi形状记忆合金的表面改性和生物化学相容性研究
• 4.1 引言
• 4.2 实验过程
• 4.2.1 实验原料
• 4.2.2 实验设备
• 4.2.3 实验方法
• 4.2.4 性能测试
• 4.3 实验结果与分析
• 4.3.1 阳极氧化分析
• 4.3.2 阳极氧化后沉积羟基磷灰石分析
• 4.4 小结
• 第五章 基于人工神经网络的多孔NiTi合金生物力学性能的预测
• 5.1 引言
• 5.2 BP神经网络概述
• 5.2.1 BP神经元结构
• 5.2.2 BP神经网络的结构
• 5.2.3 BP算法流程
• 5.2.4 BP网络的不足与改进
• 5.3 利用MATLAB设计BP网络
• 5.4 多孔NiTi形状记忆合金生物力学性能的预测
• 5.4.1 训练样本的选取和处理
• 5.4.2 输入和输出层的设计
• 5.4.3 隐含层的设计
• 5.4.4 激活函数的选择
• 5.4.5 初始权值的选择
• 5.4.6 学习速率
• 5.4.7 BP模型的预测结果分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历
• 攻读学位期间发表的论著和科研情况