涂层表面结构预测的多尺度建模研究

Paint-based multifunctional coatings have drawn great attention from both industry and academia in recent years. Lots of promising nanopaint materials claimed to be able to impart interesting functionalities into the final coating product have been reported. However, there exists a deep knowledge gap between macroscale bulk production and finer scale materials structures and properties, which has hindered their successful realization in production. Currently, materials design and process development are carried out "independently", respectively by, materials scientists and systems engineers. Moreover, it is extremely difficult to realize on-aim control of complicated structures of novel nanopaint materials. As a result, the anticipated coating functionalities are hardly achievable using existing manufacturing processes. In order to bridge the knowledge gap, this project will center on the development of multiscale modeling methodologies for seamless integration of materials and process systems. Assisted by experiments, we will construct multiscale models that can establish comprehensive and quantitative correlations among materials formulation and chemistry, processing conditions, and product multiscale structures. These predictive models could lead to reliable soft sensors that are essential for on-aim control of product multiscale structures during manufacturing. As an application, modeling of the multiscale surface structure of automotive coatings will be carried out in this project. The research will greatly enrich the knowledge base of multiscale systems science and engineering and paint-based functional coatings. It will also make a profound impact on the development of next-generation manufacturing technologies aiming at all-time on-aim control of product multiscale structures. Moreover, the principles, methodologies and technologies developed in this project will be valuable for the investigation of other advanced functional materials.

多功能涂层研究的诸多先进成果离应用还存在着相当大的距离。主要原因之一就是决定涂层性能的多尺度结构在生产过程中很难实现在线检测及目标调控。而基于预测模型的在线软测量方法是解决这一难题的关键。本项目以汽车自清洁、防腐蚀涂层生产为应用背景，探索涂层表面多尺度结构的预测方法。使用材料和过程集成系统理念，我们将实现涂层连续生产过程各个阶段模型间的耦合，以及微观尺度材料分子运动及反应模型和宏观-介观尺度传递现象模型间的耦合。这种集成的多尺度、多物理场耦合建模方法将建立起涂层材料，与喷涂、干燥及固化连续过程，以及涂层表面微观到宏观的三维形貌之间的动态定量关系。建立的多尺度模型将成为涂层形貌在线软测量技术的核心，也可作为研究非牛顿流体液滴碰撞具有多尺度形貌表面过程中的运动机理的强大工具。同时，此项目形成的集成系统理念以及多尺度建模预测方法有望推动新一代基于产品多尺度结构目标调控的生产制造技术的开发。

多功能涂层研究的诸多先进成果离应用还存在着相当大的距离。主要原因之一就是决定涂层性能的多尺度结构在生产过程中很难实现在线检测及目标调控。而基于预测模型的在线软测量方法是解决这一难题的关键。本研究针对汽车功能涂层生产，基于经典的化学工程学科“三传一反”的核心内容，并结合化学工程学科发展的新特点，即注重多尺度研究和化学产品工程导向，利用多尺度建模方法预测涂层表面形貌在生产过程中的变化。.具体而言，本项目建立了一套集成多尺度模型，包括喷雾及液滴运动模型，液滴沉积及动态形貌模型，和涂层干燥与固化模型。揭示了喷涂、干燥和固化这一完整连续过程，与涂层表面从微观到宏观的形貌之间的定量关系。实现了涂层多尺度结构在连续生产过程中的预测。为涂层生产质量控制提供功能强大的预测工具。描述液滴飞行的离散相模型（DPM）与描述液滴沉积及流平的蒙特卡罗（MC）和流体体积（VOF）集成模型间的耦合，涂层固化微观模型和涂层干燥计算流体力学模型（CFD）间的耦合，以及喷涂、干燥和固化各阶段过程间的耦合都是在涂层生产建模控制领域全新的尝试。另外，针对液滴沉积的基础科学研究，通过定量的数值模拟与分析，揭示了液滴碰撞随机不规则表面过程中的复杂运动规律。模型可作为研究非牛顿流体液滴碰撞具有多尺度形貌表面过程中的运动机理的工具。此项目形成的集成系统理念以及多尺度建模预测方法可推动基于产品多尺度结构目标调控的新一代生产制造技术的开发，也适用于实现涂层外的其它功能产品的最优设计和生产。.基于项目研究成果，至今已发表SCI/EI期刊论文13篇，均为通讯作者（含第一且通讯作者）论文，其中包括AIChE Journal论文2篇，Chemical Engineering Science论文2篇。研究成果在国内外会议交流共25次，包括主题报告1次，邀请报告4次，及邀请讲学报告2次。另在苏大开设一门研究生课程：多尺度复杂化工系统建模、控制和优化。此项目的研究成果成为这门课宝贵的第一手教学资料。