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액체 금속 복합재의 열전도도 예측을 주제로 Soft Matter 저널 출판 및 inside back cover 선정

관리자 2020.06.12

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그림1. inside back cover 선정 이미지
그림2. 다양한 균질화 방법을 이용한 부피비에 따른 열전도도 예측 및 실험과 비교
그림3. 복합재 거시 변형에 따른 열전도도 변화 예측 및 입자 크기 분포
 
  
(좌측부터) 정지영 박사과정, 정승희 박사, 유승화 교수
 
유승화 교수 연구팀은 마이크로-메카닉스 기반의 균질화법을 이용해 액체 금속 복합재(liquid metal composite)의 열전도도를 예측하였습니다. 예측을 위해 Eshelby solution 기반의 Eshelby method, Mori-tanaka method, differential method, double inclusion method 가 적용되었으며 실험 결과와 비교되었습니다. 기존의 PDMS는 낮은 열전도도를 갖는 반면에 액체 금속 복합재는 높은 열전도도를 갖는 동시에 전기적으로는 절연 특성을 갖고 있어 유연 로봇(soft robot)이나 웨어러블 기기의 패키징(packaging) 물질로 주목 받고 있으며 유연한 특성 덕분에 열전(thermoelectric) 모듈에 활용되어 접촉 열 저항을 낮출 수 있을 것으로 기대되고 있습니다. 또한 액체 금속 복합재가 인장될 때, 내부의 액체 금속은 표면장력에 의해 변형에 저항하게 되며 이 저항의 크기는 입자의 크기에 따라 결정됩니다. 본 연구에서는 액체 금속 복합재의 인장변형에 따른 열전도도 변화를 표면장력과 입자의 크기를 고려하여 예측하였습니다. 기존의 열전도도 예측 연구에서는 입자 크기에 따른 열전도도의 거동변화를 예측하지 못하였는데 본 연구에서는 예측 결과 입자의 크기가 작을수록 표면장력의 영향이 커져서 입자가 구형을 유지하려고 하게 되고 그에 따라 열전도도 변화가 감소함을 보였습니다. 본 연구는 한국과학기술원 정지영 박사과정, 유승화 교수와 스웨덴 웁살라 대학의 Klas Hjort 교수, 정승희 박사의 공동 연구로 진행되었으며 본 논문은 Soft Matter 저널에 “Investigation of thermal conductivity for liquid metal composites using the micromechanics-based mean-field homogenization theory. Soft Matter” 라는 제목으로 출판되었으며 inside back cover에 선정되었습니다.