• 형태 중심의 계산 시뮬레이션과 결합된 FEM은 GNP/마그네슘 나노복합재에서 신뢰할 수 있는 예측을 가능하게 한다. • 잘 분산된, 가늘고, 정렬된 GNPs(그래핀 나노플레이트렛)와 견고한 계면(interphase)은 최적의 형태를 형성하며, 이는 최고 성능을 위한 조건이다. • GNP 응집과 공극(void)의 불리한 영향은 그 분해를 통해 부분적으로 완화될 수 있다. 그래핀 나노플레이트렛(GNPs)의 주목할 만한 고유 특성은 마그네슘 기지에서의 보강을 위한 설득력 있는 후보로 만든다. 그럼에도 불구하고 GNP 보강 마그네슘 나노복합재의 제조와 실험적 평가는 기술적으로 어렵고 시간이 많이 소요된다. 제안된 모델링 접근법은 GNP 형태와 그에 연관된 미세구조 결함이 GNP/마그네슘 나노복합재의 탄성, 열탄성, 그리고 크리프(creep) 특성을 좌우하는 역할을 명확히 하고자 한다. 이러한 미세역학 기반 유한요소 해석 프레임워크에서 이원계(binary) 시스템의 대표 체적 요소(representative volume elements; RVEs)는 형태 중심의 계산 시뮬레이션을 사용하여 생성한 뒤 Abaqus 해석 솔버로 평가한다. 그 결과, 더 높은 GNP 농도는 균일한 분산을 달성하는 경우 유효 특성이 현저히 향상됨을 보여준다. 더 얇은 GNP는 성능을 개선하지만, 임계 두께 이하에서는 그 이점이 정체되어 포화 거동을 나타낸다. 또한 GNP의 정렬은 GNP의 적층면(in-plane) 방향으로 하중이 가해지는 경우 무작위 분산에 비해 유리한 것으로 확인된다. 가능한 산화물 및 탄화물 기반 계면의 역할도 함께 검토된다. GNP 응집 및 공극 형성은 탄성률(elastic modulus)을 감소시키는 한편 열팽창계수와 크리프 변형률(creep strain)을 증가시키는 것으로 분명해지며, 그러나 이들의 분해는 이러한 해로운 영향을 부분적으로 완화한다.

탄성열량(Elastocaloric) 기반의 고체 상태 냉각(solid-state cooling)은 최근 지속 가능하고 에너지 효율적이며 프레온(Freon) 없는 유망한 접근법으로 부상하였다. 이러한 맥락에서 탄성열량 효과의 작동 메커니즘이 채택되어 본 검토 논문에서 설명되고 제시되었다. 탄성열량 재료와 응용 분야의 최근 진전, 중요성, 성숙도 및 연구 공백을 추정하기 위해, 가장 많이 사용된 키워드(저자 및 색인), 가장 높은 출판 및 인용을 보인 국가와 저널, 그리고 최근 25년 동안 가장 많이 인용된 저자를 포함하는 서지계량(bibliometric) 시각화가 수행되었다. 또한 탄성열량 재료와 응용에 대한 방대한 포괄적 개관도 다루어졌으며, 여기서는 탄성열량(elastocalorics)의 경향, 과제, 적용 가능성이 강조되었다. 마지막으로, 향후 전망은 응용, 규모화 가능한 생산, 혁신적 재료에 초점을 맞추어 논의되었다. 연구 결과에 따르면, 이원(binary) 합금은 25 K를 초과하는 단열 온도 변화와 최대 50 J/kg·K에 이르는 엔트로피 변화를 보였으나 피로(fatigue) 한계에 직면해 있다. 또한 삼원 및 사원(ternary and quaternary) 합금은 향상된 주기 내구성(>10,000 cycles)과 조절 가능한 상변태 온도를 제공했으며, 천연고무(natural rubber)는 더 작은 단열 온도 변화(≈4–8 K)를 보이긴 하지만 탁월한 피로 수명(>170,000 cycles)을 제공하였다. 새롭게 부상하는 나노필러(nanofillers)가 강화된 고분자 시스템은 약 200 J/kg·K에 이르는 예외적인 엔트로피 변화와 우수한 주기적 안정성을 달성하였다. 검토된 응용들은 재료 등급과 구성(configuration)에 따라 3에서 8까지의 성적계수(coefficient of performance)를 보였다.