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Thermodynamische Eigenschaften magnetorheologischer Flüssigkeiten

Subject Area Fluid Mechanics
Term from 2002 to 2006
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5380501
 
Aus breit angelegten Untersuchungen zu den makroskopischen Eigenschaften magnetorheologischer Flüssigkeiten geht hervor, dass MRF-Schwingungsdämpfern im Quetsch- und im Strömungsmodus relativ hohe Dissipationsenergien übertragen werden. Im Fall hoher Schwingungsfrequenzen resultiert hieraus eine Energieakkumulation, die u.U. eine unzulässige Erwärmung der Komponenten, speziell der MRF, zur Folge hat und damit deren Funktionsfähigkeit in Frage stellt [1]. Berechnungen hierzu scheitern jedoch daran, dass für magnetische Flüssigkeiten weder die spezifische Wärmekapazität Cp noch die Wärmeleitfähigkeit l bekannt sind. Cp und l stellen Funktionen der magnetischen Feldstärke H sowie der Temperatur T dar, hängen des Weiteren aber auch von der Konsistenz der betreffenden Suspensionen ab, also vom jeweiligen Charakter der verwendeten Basisflüssigkeit sowie der eingesetzten suspendierten Partikel, schließlich auch von deren Konzentration c. Wir möchten daher mit Hilfe geeigneter experimenteller Untersuchungen diejenigen thermodynamischen Zustands- bzw. Kenngrößen bestimmen, die es gestatten, technische Lösungsansätze auf Grundlage magnetischer Flüssigkeiten künftig zu erleichtern. Solche Kenngrößen sind die schon erwähnte spezifische Wärmekapazität und die Wärmeleitfähigkeit. Andererseits erlaubt die Kenntnis der spezifischen Wärme einer Suspension auch die Bestimmung ihrer Enthalpie oder der Enthalpieänderung mit der Temperatur, und damit wird bei bekanntem entropischem Verhalten auch eine Aussage zur freien Enthalpie G der magnetischen Flüssigkeit möglich. Aus der Änderung der freien Enthalpie lässt sich im Fall des thermischen Gleichgewichtes wiederum ein Ordnungsparameter bezüglich der Struktur der jeweiligen magnetischen Flüssigkeit als Funktion von H und T herleiten und damit ein Beitrag zur Beschreibung eines makroskopischen Modells gewinnen.
DFG Programme Priority Programmes
Participating Person Dr. Peter Weißgerber
 
 

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