«Некоммерческая корпорация Американский фонд гражданских исследований и развития (CRDF) ФГБОУ ВПО Тамбовский государственный технический университет Учреждение Российской академии наук Институт структурной макрокинетики ...»

1965 ст. 3. Гуцол А.Ф. успехи Физических наук Том167, №6 ст. 4. Пиралишвили Ш.А., Барановский Б.В., Анализ влияния турбулентных характеристик течения в вихревых трубах на геометрию трубы и термодинамиу процесса энергоразделения. Рыбинск,1991, Деп. ВНИИТИ № 1011-В91ст. 5. Вулис Л.А., Кострица А.А., элементарная теория эффекта Ранка, Теплоэнергетика,1962, № 6. Гродзовский Г.Л.,Кузнецов Ю.Е., К теории вихревой трубы, Известия АН СССР,ОТН,1954, № 7. Дубинский М.Г.,Течение вращающихся потоков газа в кольцевых каналах, Известия АН СССР, ОТН, 1955, № 8. http://www.eemkzn.ru

ОБЕЗЖЕЛЕЗИВАНИЕ ПИТЬЕВЫХ И СТОЧНЫХ ВОД

ГЛАУКОНИТОМ БОНДАРСКОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ

ТАМБОВСКОЙ ОБЛАСТИ

ФГБОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет»

Кафедра «Химия наноматериалов»

Изучена динамика адсорбционного извлечения катионов железа (II) из хлоридных растворов 95%-ным концентратом глауконита Бондарского месторождения Тамбовской области, как функция линейной скорости потока через адсорбер (0,051-5,1м/ч), водородного показателя среды (рН=2,5 и 6,5), продолжительности сорбции (0,08–3,0ч), характера предварительной обработки сорбента (кислотная, термическая) и высоты его поглощающего слоя (1, 2, 5 и 10 см).

Показано, что при высоте слоя сорбента h5см в течение продолжительного времени катионы железа (II) из модельного раствора с исходной концентрацией Fe2+, равного 190 мг/л, извлекаются практически полностью.

Исследовано относительное влияние высоты слоя сорбента и скорости потока элюата на глубину сорбции железа (II). Показано, что рост высоты адсорбционного слоя в большей мере повышает коэффициент извлечения железа, чем такое же снижение скорости потока через адсорбер. Адсорбционная емкость концентрата глауконита, Г, мг/г зависит от способа его предварительной обработки и находится в следующих пределах.

*1- исходный образец, 2- кислотная и 3- термическая обработка сорбента.

ТЕХНОЛОГИЯ МОДИФИКАЦИИ

ЦЕЛЛЮЛОЗОСОДЕРЖАЩИХ ВОЛОКОН,

ОБЕСПЕЧИВАЮЩАЯ ПОЛУЧЕНИЕ МАТЕРИАЛОВ С

ОГНЕЗАЩИЩЕННЫМИ СВОЙСТВАМИ

Бычкова Е.В., Проскурникова И.Д., Панова Л.Г.

Энгельсский технологический институт Саратовского государственного Переход в третье тысячелетие в области полимерных материалов ознаменовался как развитием традиционных их видов и технологий, так и рядом новых тенденций в этой области. Особое внимание отводится возобновляемым растительным ресурсам: природным полимерам и растительному сырью для получения мономеров и полимеров, что особенно важно в связи с постепенно нарастающим дефицитом невоспроизводимого органического минерального сырья - нефти и газа. Это наблюдается и в области химических волокон, в частности целлюлозных волокон, основным видом которых являются вискозные волокна (ВВ). Одним из существенных недостатков ВВ, ограничивающих их области применения, является повышенная горючесть.

В данном исследовании для снижения горючести была использована вискозная техническая нить. Повышение огнестойкости обеспечивалось применением F,B,N–содержащего соединения тетрафторборатаммония (ТФБА), количество которого варьировалось от 5 до 35%. Модификация осуществляется методом пропитки из водных растворов замедлителя горения (ЗГ) при варьировании модуля ванны в интервале 5-50.

Модификация осуществлялась по стадиям:

-пропитка с последующей сушкой до постоянной массы;

-термообработка при 120 0С в течение 10 мин;

-промывка для удаления непрореагировавших полимеров;

-сушка до постоянной массы.

С целью определения параметров модифицирования в работе исследовалась сорбция ЗГ вискозным волокном из ванн, содержащих от 5 до 35% масс. ТФБА. Изучалось влияние на кинетику сорбции концентрации ЗГ в ванне, температуры и модуля ванны. Отмечено, что сорбция ЗГ особенно интенсивно протекает в течение первых 30-60 с для ванн всех исследуемых концентраций, рис.1. В последующие 10 с количество сорбируемого волокном ЗГ снижается. Это объясняется тем, что условно процесс сорбции можно разделить на следующие стадии: диффузия ЗГ к поверхности волокна, сорбция ЗГ поверхностью волокна, диффузия его в объем волокна и фиксация в волокне. В первые 60 с проходит только сорбция ЗГ поверхностью волокна, а затем начинают преобладать процессы десорбции. Достаточное для снижения горючести количество ингибиторов горения достигается при модификации из ванн с 25 и 35% содержанием ЗГ. Сорбционное равновесие наблюдается в течение 10 мин. пропитки. Однако при организации технологии модификации на производстве для реализации непрерывного процесса наиболее технологично осуществлять пропитку волокна раствором ЗГ в течение 60 с.

Рисунок 1. Кинетические зависимости содержания ЗГ на волокне от его концентрации в растворе: 1- 5%, 2-15%, 3 – 25%, 4-35% (при t=200) При повышении температуры в ванне с 200С до 400С наблюдается лишь незначительное изменение количества сорбируемого ТФБА. Это объясняется тем, что ВВ нетермопластичны, гидрофильны, изначально обладают достаточно развитой системой микропор и мало изменяются под действием температуры.

При выборе модуля ванны при пропитке установлено, что наибольшее количество замедлителя горения сорбируется из ванн с модулем ванны, равным 10, рис.2.

Рисунок 2. Кинетические зависимости содержания ЗГ на волокне от модуля ванны (при содержании ЗГ в растворе 25%): 1- 5, 2-10, 3 - 30, 4- С целью определения оптимальной концентрации ТФБА на волокне, способствующей снижению горючести ВВ, модифицированные волокна поджигались на воздухе с определением характера их горения и рассчитывалась величина коксового остатка материала. Отмечено, что образцы загораются за более длительный промежуток времени. С увеличением концентрации ЗГ в ванне выход кокса увеличивается, при этом в составах ВВ+25ТФБА, ВВ+35ТФБА кокс более плотный, жесткий. Составы с содержанием ЗГ в модифицирующей ванне от 5 до15% масс. имеют рыхлый, тонкий коксовый остаток, разрушающийся при прикосновении.

Полученные результаты позволили определить параметры модификации: оптимальная концентрация раствора ЗГ в пропиточной ванне составляет 25%, модуль ванны – 10, температура - 20±50С, время пропитки, необходимое для реализации непрерывного процесса - 60 с.

Показатели горючести модифицированных волокон устанавливались методом «Огневой трубы» и определением кислородного индекса (КИ).

Кислородный индекс модифицированного ТФБА вискозного волокна повышается до 36 % об., при этом волокно не поддерживает горение на воздухе, что подтверждается незначительной потерей его массы (m) при поджигании волокна по методу «Огневой трубы» (табл.1).

Состав, % масс. m, Время самостоятель- Характер КИ, % Относительная разрывная нагрузка огнезащищенных волокон возрастает по сравнению со свойствами исходного ВВ (табл.2). Такие материалы могут быть использованы для изделий различного назначения.

Изменение физико-механических свойств ВВ волокон при модификации

ЗАЩИТА МЕДИ ОТ КОРРОЗИИ В АТМОСФЕРАХ,

СОДЕРЖАЩИХ ВЫСОКИЕ КОНЦЕНТРАЦИИ SO2.

ПОКРЫТИЕ НА ОСНОВЕ ПРОДУКТОВ ОЧИСТКИ

ОТРАБОТАВШИХ МАСЕЛ

ФГБОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет»

Кафедра «Химия наноматериалов»

Изучена защитная эффективность составов на базе отработавшего моторного масла, содержащего до 40 масс.% продуктов их очистки (ПООМ) при коррозии меди в воздушной атмосфере с 0,1-5,48 об.% оксида SO2 и 100%-ной относительной влажностью. Оценено влияние концентрации продуктов очистки на кинематическую вязкость защитных композиций и кинетику парциальных электродных реакций в 0,5М растворе NaCl, находящемся в равновесии с SO2-содержащей атмосферой.

Показано следующее:

1. Составы на основе отработавших масел и продуктов их очистки позволяют снизить скорость коррозии меди в воздушной атмосфере, содержащей до 1 об.% SO2, на 75-77%. Повышение равновесного содержания SO2 в атмосфере на порядок лишь незначительно снижает защитное действие подобных композиций.

2. Наличие и рост СПООМ в масляной композиции, практически, в равной мере тормозит скорость катодной и анодной парциальных электродных реакций, в силу чего потенциал коррозии меди в 0,5М растворе NaCl, равновесном с SO2-содержащей газовой фазой, остается постоянным.

3. Толщины формирующихся на меди защитных пленок, изученных составов, содержащих до 40 масс.% ПООМ, не превышают 100 мкм, а удельный расходный коэффициент составляет не более 120 г/м2.

СЕКЦИЯ 4. Механика и математическое моделирование новых материалов

ТЕХНОЛОГИЯ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ

ХАРАКТЕРИСТИК ПОЛИМЕРНЫХ КОМПОЗИТОВ,

ОСНОВАННАЯ НА ИСПОЛЬЗОВАНИИ

МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА ИНТЕГРОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ

Тамбовский государственный технический университет, [email protected].

Промышленное производство полимерных композиционных материалов (ПКМ) имеет тенденцию к расширению ассортимента и увеличению объема выпуска. Высокие темпы роста и обеспечение конкурентоспособности продукции требуют от промышленности как разработки в области новых рецептур, так и интенсификации существующих технологических процессов переработки полимеров [1]. Интенсификация производства изделий из ПКМ связана с производительностью технологических операций приготовления исходного сырья и его отверждения. Соблюдение температурно-временных режимов отверждения определят качество конечной продукции и обуславливает необходимость обеспечения возможности контроля и коррекции режима отверждения. В связи с этим возникает потребность в разработке средств контроля и исследования теплофизических характеристик (ТФХ) ПКМ.

В данной работе рассмотрен способ нахождения ТФХ ПКМ (объемной теплоемкости C (T ) и теплопроводности (T ) ) путем обработки экспериментальных значений температурных полей специальных образцов из композитов, полученных на экспериментальной установке [2].

Математическую модель процесса нагрева образца из ПКМ на экспериментальной установке можно представить в виде дифференциального уравнения теплопроводности с граничными условиями второго рода:

В качестве метода решения задачи нахождения ТФХ по температурному полю рассмотрим интегральное представления решения, когда искомый коэффициент выражается через совокупность интегралов от температуры и теплового потока. В случае температурной зависимости коэффициентов теплопереноса метод позволяет свести дифференциальное уравнение, моделирующее процесс, к эквивалентному интегральному уравнению [3].

Умножим дифференциальное уравнение краевой задачи (1) на весовую произвольную дважды дифференцируемую на [0, L] функцию p(x), такую что В результате применения правила Лейбница, замены порядка интегрирования и дифференцирования по времени левой части уравнения (2), получим интегро-функциональное уравнение Вольтера первого рода относительно объемной теплоемкости и коэффициента теплопроводности:

где x T { 1} (s, t ) - обратная T ( x, t ) функция.

Для определения объемной теплоемкости C независимо от теплопроводности положим весовую функцию p 1 :

верхности от границы образца L, определяющаяся как производная по времени обратной функции температуры образца относительно аргумента (координаты по толщине образца).

Для обеспечения возможности использования численных методов решения интегрального уравнения (4) преобразуем его в интегральное уравнение второго рода путем введения новых переменных с последующим интегрированием по частям. Введем новую переменную C (T ) dJ c (T ) / dT и подставим ее в уравнение (4):

Проинтегрируем уравнение по частям, выразим его относительно неизвестной J c (TL (t )) и получим удобную форму итерационного процесса Для начала расчетов по (6) необходимо найти первое приближение J c[ 0].

Учитывая, что C (T ) dJ c (T ) / dT, то имеем В качестве формулы для расчета начального приближения значений объемной теплоемкости рассмотрим решение уравнения (4) для простейшего случая, когда C(T ) C(T (t )) C(t ) :

После нахождения J c[ 0] расчет продолжается по итерационной формуле (6) и на каждой итерации после расчета J c[ n] (TL (t )) вычисляем объемную теплоемкость. Рассчитанное последующее приближение C [ n] (T ) сравнивается с предыдущим значением C [ n 1] (T ) в каждой точке t j, отыскивается максимальное их различие и сравнивается с заданной точностью сходимости, таким образом проверяется признак окончания итераций Вычисленные значения объемной теплоемкости далее используются для нахождения коэффициента теплопроводности.

Для определения теплопроводности положим, что весовая функция уравнения (3) имеет вид p( x) ax b, тогда получим формулы для расчета:

Предложенная методика решения обратной задачи теплопроводности с использованием аппарата интегро-функциональных уравнений проверена практически и положена в основу программного обеспечения информационно-измерительной системы определения ТФХ ПКМ.

1. Автоматизированные производства изделий из композиционных материалов / В.С. Балакирев, и др. – М.: Химия, 1990. – 240 с.

2. Мищенко С.В., Дмитриев О.С., Шаповалов Л.В. Автоматизированный комплекс исследования и выбора оптимальных режимов отверждения // Химическое и нефтяное машиностроение, 1993. – №3. – С. 31-33.

3. Шаталов Ю.С. Интегральные представления постоянных коэффициентов теплопереноса. – Уфа: Уфимск. авиац. институт, 1992. – 82 с.

ОСОБЕННОСТИ ПРИЕМА КВАЗИОРТОГОНАЛЬНЫХ

МНОГОПОЗИЦИОННЫХ СИГНАЛОВ В УСЛОВИЯХ

ИМИТАЦИОННЫХ ПОМЕХ

Нурутдинов1 А.Г. научный сотрудник, Нурутдинов2 Г.Н.

Тамбовский государственный технический университет Основные проблемы, возникающие при разработке систем передачи информации (СПИ), можно свести к следующим: 1) способности к захвату сигнала; 2) возможности многостанционного доступа; 3) способности отличать полезный сигнал от помехи, обусловленной многолучевым распространением сигнала (антимноголучевая способность); 4) подавлению узкополосных помех [1,2]. Узкополосные помехи могут быть непреднамеренными и преднамеренными, среди которых особое место занимают имитационные (ретранслированные или задержанные помехи). Проблема создания СПИ работоспособного в условиях имитационных помех связана со сложностью различения автокорреляционных и взаимокорреляционных пиков, обусловленных особенностями обрабатываемых сигналов или же помехами при многостанционном доступе. Разработчики СПИ широко используют М - позиционные сигналы, формируемые на основе тех же последовательностей, что и широкополосные сигналы. Отдельный интерес представляют алгоритмы обработки сигналов, сформированных на основе циклического сдвига исходной М – последовательности. Это позволяет использовать один согласованный фильтр двойной длины вместо М согласованных фильтров [3,4], то есть существенно упростить схему демодулятора.

Цель работы – выяснить «цену» упрощения схемы демодулятора многопозиционных сигналов условиях имитационной помехи и наметить возможные пути модернизации устройства обработки, адаптированного к помехам такого вида.

Оценим влияние имитационной помехи на вероятность ошибки сигнала s t СПИ с кодовым разделением каналов при воздействии белого гауссовi ского шума с нулевым математическим ожиданием и односторонней спектральной плотT Рисунок 1. Сигнал на входе рующая последовательность образована на основе М-последовательности с последующим циклическим сдвигом. Внутри символа с энергией Eс, выполняется частотная манипуляция с минимальным частотным сдвигом. Сигнал на входе демодулятора t показан на рисунке 1. Здесь Т – период следования символов; - задержка основного сигнала от момента излучения до момента поступления сигнала на вход демодулятора; - разность хода между та, меняющаяся от символа к символу по псевдослучайному закону ному на приемной стороне). Будем считать, что канал задержанного сигнала лагаются независимыми и постоянными величинами, фаза k равномерно распределена в интервале от 0 до 2. Принятие решения о передаваемом i – точно известны:

вероятности ошибки на многопозиционных сигналов за счет использования СФ двойной длины, приводит к тому, что разрешение основного и задержанного сигналов, начинается только при взаимной задержке символов мировались не путем циклического сдвига исходной кодовой последовательности, то задержанный Рисунок 3. Зависимость устройства обработки предлагается отказаться от вероятности ошибки на оптимальной схемы приема, а использовать схему, символ от также с использованием СФ двойной длины. Для уменьшения влияния задержанного сигнала на помехоустойчивость демодулятора предлагается ввести дополнительную (окрашивающую) манипуляцию по закону, известному на приемной стороне. На входе СФ дополнительная манипуляция снимается.

При этом структура задержанного сигнала за счет фазового сдвига между задержанным сигналом и дополнительной манипулирующей стью будет разрушаться. В принципе дополнительная манипуляция сигнала не должна расширять ширину спектральной плотности сигнала. Если же мощность задержанного сигнала соизмерима с мощностью основного ла, и повысить помехоустойчивость приема не удается, то целесообразно за счет дополнительной манипуляции расширить спектр основного сигнала, решая, таким образом, и проблему защиты от узкополосных помех [5].

1. Персли М.Б. Расширение спектра сигналов в пакетных радиосетях. / ТИИЭР, 1987, Т.75, №1, с.140-160.

2. Прокис Дж. Цифровая связь: Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 2000.

3. Борисов В.А., Калмыков В.В., Ковальчук Я.М. и др. Радиотехнические системы передачи информации. – М.: Радио и связь, 1990.

4. Основные направления разработки единой системы распределения тактической информации (обзор по материалам иностранной печати). Под ред. Е.А. Федосова. - М.: Научно-информационный центр, 1988.

5. Авиационные радиосвязные устройства. Под ред. Тихонова В.И. – М.: ВВИА им. проф. Н.Е Жуковского, 1986.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГАЗОЧУВСТВИТЕЛЬНЫХ СВОЙСТВ

ПЛЕНОК СЕРЕБРОСОДЕРЖАЩЕГО

ПОЛИАКРИЛОНИТРИЛА НЕЙРОСЕТЕВЫМ МЕТОДОМ

Научный руководитель: к.т.н., доцент Н.К. Плуготаренко Таганрогский технологический институт Южного федерального университета, г. Таганрог, [email protected] Сфера применения искусственных нейронных сетей (НС) в научных исследованиях постоянно расширяется. Значительное место в этих исследованиях занимает нейросетевое моделирование как раздел математического моделирования, основу которого составляет НС специфической топологии.

НС являются самообучающимися системами, которые имитируют деятельность человеческого мозга и позволяют эффективно строить нелинейные зависимости, более точно описывающие наборы данных[1 – 3].

В настоящее время востребовано получение материалов, обладающих сенсорными свойствами, в связи с их применением в качестве перспективных систем мониторинга газового состава атмосферы.

Таким образом, исследование целесообразности моделирования параметров технологического процесса получения пленок Ag-содержащего полиакрилонитрила (ПАН) с целью прогнозирования их газочувствительных свойств на основе использования искусственных нейронных сетей является актуальным. Для выявления наиболее выгодных параметров формирования пленок Ag-содержащего ПАН для создания сенсорного элемента с наилучшими газочувствительными характеристиками получены ряд образцов при варьировании процентной концентрации серебра в пленкообразующих растворах и температурно-временных режимах синтеза материала: температуры сушки (Тсушки), времени сушки (tсушки), температуры ИК-отжига (ТИК-отжига 1 и ТИК-отжига 2), времени ИК-отжига (tИК-отжига 1 и tИК-отжига 2). Метод формирования газочувствительного материала – пиролиз под действием некогерентного ИК-излучения. ИК-отжиг проводили в камере ИК-излучения в неглубоком вакууме при давлении 8·10-2 мм рт. ст. в 2 этапа при разных температурах.

Для построения модели использовали три серии образцов, изготовленных в разных технологических режимах. Каждая серия образцов получена из пленкообразующих растворов с процентной концентрацией AgNO3 0,02 масс.

%, 0,05 масс. %, 0,07 масс. % и 0,09 масс. %. Интенсивность первого ИКотжига соответствовала температуре 150С и 300С, а интенсивность второго ИК-отжига – 400С и 515С. Время воздействия ИК-излучения на первом этапе ИК-отжига составило 3, 10 и 20 минут, а на втором этапе – 2 минуты.

Чувствительность сенсорного элемента оценивали с помощью коэффициента газочувствительности S, который рассчитывали как относительное изменение сопротивления образца на воздухе и в атмосфере детектируемого газа к сопротивлению его на воздухе. Определение S осуществляли при концентрациях детектируемого газа от 0,14 ppm до 107 ppm при 22С.

Для анализа полученных экспериментальных данных применен метод построения нейросетевой модели путем построения двух типов нейронных сетей: каскадной сеть с прямым распространением сигнала и обратным распространением ошибки (cascade-forward backdrop) и сеть с прямым распространением сигнала и обратным распространением ошибки (feed-forward backdrop) [4]. Нейронную сеть обучали с использованием алгоритмов с «учителем». Задавали три вектора: входной, целевой и проверочный. В качестве входного вектора использовали экспериментальные данные по технологическим режимам получения пленок. Целевым параметром моделирования являлся коэффициент газочувствительности образцов. В качестве проверочного вектора было отобрано 10% от всех данных.

Выбор количества слоев НС и алгоритм обучения осуществляли из алгоритмов (traincgp – метод связанных градиентов Полака-Рибира, traingd – метод градиентного спуска, traingda – метод градиентного спуска с адаптивным обучением, traingdx – метод градиентного спуска с учетом моментов и с адаптивным обучением), т.к. они показали наименьшую среднеквадратическую ошибку. Число нейронов варьировали от 8 до 12. Наименьшая среднеквадратическая ошибка оказалась у двухслойной НС с 9 нейронами и алгоритмом обучения traingda.

Моделирование проводили в среде MATLAB с использованием пакета Neural Networks Toolbox, который содержит средства для проектирования, моделирования, обучения искусственных нейронных сетей.

В процессе компьютерного эксперимента осуществляли полный перебор значений входящих технологических параметров процесса получения пленок Ag-содержащего ПАН и определяли влияние каждого параметра на значение коэффициента газочувствительности S.

В результате моделирования технологического процесса получения пленок Ag-содержащего ПАН из полученных модельных прогнозируемых значений коэффициента газочувствительности выбраны их максимальные значения в диапазоне концентраций детектируемого газа от 0,14 до 107 ppm, которым соответствует следующий набор технологических параметров: Т сушки = 160 С, tсушки = 30 мин, ТИК-отжига 1 этап = 260С, tИК-отжига 1 этап = 2 мин, ТИКотжига 2 этап = 420С, tИК-отжига 2 этап = 2 мин.

Получен образец пленки Ag-содержащего ПАН при технологических условиях, соответствующих результатам проведенного компьютерного эксперимента и экспериментально определены его значения коэффициента газочувствительности в зависимости от концентрации хлора (0,14 – 107 ppm) при температуре 22С. Оказалось, что образец имеет высокие значения коэффициента газочувствительности в диапазоне концентраций детектируемого газа от 0,14 до 50 ppm (рис. 1).

Рисунок 1. Зависимость значения коэффициента газочувствительности S образца пленки Ag-содержащего ПАН, полученного в соответствие с технологическими параметрами по результатам нейросетевого моделирования, от концентрации детектируемого газа.

Таким образом, удалось разработать нейронную сеть для нейроидентификации параметров технологического процесса получения пленок Agсодержащего ПАН. Можно сделать заключение, что нейронная сеть справляется с задачами моделирования рассматриваемого технологического процесса с целью прогнозирования газочувствительных свойств пленок серебросодержащего ПАН, что подтверждено экспериментом.

1. Гордеев Л.С., Иванов В.А., Столяров Ю.Ю. Алгоритмы нейросетевого моделирования химико-технологических процессов. // Программные продукты и системы. 1998. № 1. С.

2. Бахметова Н.А., Токарев С.В. Моделирование технологических процессов с помощью нейронных сетей. // Материалы конференции «Современные наукоемкие технологии». 2008. № 2. С. 139 – 140.

3. Дворецкий С.И., Егоров А.Ф. Дворецкий Д.С. Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов и оборудования. Учеб.

Пособие. Тамбов: ТГТУ, 2003. 224 с.

4. Лу П., Агабекян К.А. Разработка технологии формирования газочувствительных пленок на основе Ag-содержащего полиакрилонитрила с использованием метода нейронного моделирования. // Сб. материалов 15-го Юбилейного Международного молодежного форума «Радиоэлектроника и молодежь в ХХІ веке». Харьков. 18 – 20 апреля. Харьков: ХНУРЭ. 2011. Т. 1.

С. 147 – 148.

КОНЕЧНОЭЛЕМЕНТНЫЙ РАСЧЕТ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ

ТРЕХСЛОЙНЫХ ПОЛЫХ КОНСТРУКЦИЙ ПРИ

РАЗЛИЧНЫХ СХЕМАХ НАГРУЖЕНИЯ С ЦЕЛЬЮ

НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ПО МЕТОДУ

ЦИФРОВОЙ ГОЛОГРАФИЧЕСКОЙ ИНТЕРФЕРОМЕТРИИ

Ахунова1 А.Х., Дмитриев1 С.В., Сафин2 Ф. Ф.

Учреждение Российской академии наук Институт проблем сверхпластичности металлов РАН, г. Уфа, [email protected].

Уфимский государственный авиационный технический университет Значительная часть узлов и деталей современных летательных аппаратов (ЛА) изготовляется из листового материала [1]. Особый интерес для авиации и космонавтики представляют позволяющие снизить вес ЛА трехслойные полые конструкции, состоящие из обшивок и образующего ребра жесткости гофрированного заполнителя, изготавливаемые из листовых двухфазных титановых сплавов с использованием сверхпластической формовки (СПФ) и сварки давлением (СД). Такая конструкция должна обладать достаточной прочностью и жесткостью, что гарантирует неразрушение ЛА в полете или в процессе наземной эксплуатации, а также исключает такие деформации, которые могут привести к частичному или полному невыполнению ЛА своих задач [2]. Несоответствие геометрических параметров трехслойной конструкции техническим требованиям и наличие дефектов могут привести к разрушению всей детали или узла ЛА. Поэтому, актуальным является развитие методов неразрушающего контроля готового изделия.

Одним из методов неразрушающего контроля многослойных полых конструкций является метод цифровой голографической интерферометрии (ЦГИ), согласно которому с помощью лазерного излучения на цифровую видеокамеру регистрируются два (или более) голографических изображения исследуемого объекта, соответствующие различным фазам процесса деформирования поверхности под действием внешней нагрузки. Путем цифровой обработки поле разности фаз может быть преобразовано в поле перемещений поверхности объекта, которые произошли в промежутке между первой и второй экспозициями. Основными преимуществами метода является бесконтактность, высокая чувствительность к перемещениям (доли микрона), возможность проведения измерений одновременно по всей поверхности изделия, возможность проведения измерений независимо от формы и материала изделия [3].

Основной задачей неразрушающего контроля с использованием метода ЦГИ является поиск скрытых дефектов, которые могут быть связаны с изменением сплошности материала или геометрии поверхности. Влияние дефекта на вид получаемых интерференционных картин (по сравнению с идеальной конструкцией) позволяет осуществлять контроль на основе качественного анализа интерферограммы не прибегая, в большинстве случаев, к ее количественной обработке, что имеет большое значение при использовании метода в промышленных целях [4].

Для исследования эффективности метода ЦГИ и выбора вида нагружения, которое бы позволило определять те или иные дефекты конструкции, целесообразно использовать компьютерное моделирование.

В работе рассматривались три вида нагружения трехслойной конструкции в упругой области – внутреннее давление, изгиб и кручение. Исследовалась идеальная конструкция и конструкции с четырьмя видами дефектов непровар в зоне сварки обшивки и заполнителя (по малой и большой площади), утонение и разрыв ребра жесткости конструкции.

Математическое моделирование Математическое моделирование выполнялось на базе универсального комплекса DEFORM-3D, в основе которого лежит метод конечных элементов. Трехслойная конструкции имела вид пакета, состоящего из трех листовых заготовок, две из которых являлись заготовками обшивок, а одна – заготовкой заполнителя. На поверхности заготовок обшивок наносился рисунок противосварочного покрытия, препятствующий соединению заготовок в местах, не подвергаемых соединению заготовок обшивок с заготовкой заполнителя. Ширина пакета составляла 104 мм, толщина нижней и верхней обшивки была равна 1,5 мм, заполнителя – 0,8 мм. МКЭ - модель трехслойной конструкции представлена на рис. 1.

Рисунок 1. МКЭ - модель трехслойной конструкции в разрезе Давление газа при нагружении внутренним давлением составляло 1МПа. При изгибе защемлялся один торец конструкции, на другой прикладывались две силы в 1 Н. При кручении силы были разнонаправлены.

Результаты исследования Результаты математического моделирования позволили сделать следующие выводы:

1. Проведен расчет полей перемещений трехслойной полой конструкции с наличием и отсутствием дефектов (непровар, утонение ребра, разрыв ребра) при трех способах нагружения (внутреннее давление, изгиб и кручение).

2. Для получения информации о наличии дефектов в элементах конструкций методом ЦГИ целесообразно использовать нагружение внутренним давлением, поскольку при нагружении изгибом и кручением рассматриваемые дефекты заметно себя не проявляют.

3. Непровар в зоне сварки обшивки и заполнителя вызывает качественные изменения полей перемещения, а именно, «огибание» дефекта, которое тем существеннее, чем больше область непровара.

4. Утонение и разрыв ребра также ведет к изменению полей перемещения. При этом разрыв ребра вызывает образование зоны с максимальными перемещениями.

1. Современные технологии авиастроения / под ред. Братухина А. Г., Иванова Ю. Л. М.: Машиностроение, 1999. 832 с.

2. Алесковский С.Л. Контроль напряженно-деформированного состояния узлов и деталей летательных аппаратов: задачи и методы // Голография:

фундаментальные исследования, инновационные проекты и нанотехнологии.

Материалы XXVI Школы по когерентной оптике и голографии. Россия. Иркутск. 2008. c.127 – 130.

3. Гуревич В.С., Исаев А.М., Гусев М.Е., Алексеенко И.В. Цифровой голографический интерферометр для решения задач динамики и прочности конструкций // Голография: фундаментальные исследования, инновационные проекты и нанотехнологии. Материалы XXVI Школы по когерентной оптике и голографии. Россия. Иркутск. 2008. c.136 – 147.

4. Сергеев Р. Н. Применение цифрового спекл-интерферометра с непрерывным лазером для исследования неустановившихся температуры деформаций // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, 2011. Т. 13. №4(2). С. 628-631.

МЕХАНИЗМЫ ПРЕОДОЛЕНИЯ ПРЕПЯТСТВИЯ ПРИ

КООПЕРИРОВАННОМ ЗЕРНОГРАНИЧНОМ

ПРОСКАЛЬЗЫВАНИИ

Институт проблем сверхпластичности металлов РАН, Уфа, Зернограничное проскальзывание (ЗГП) является одним из важнейших механизмов пластической деформации в металлах при высокой температуре.

ЗГП можно разделить на две группы с точки зрения геометрического рассмотрения [1]: (1) ЗГП отдельных зерен и (2) ЗГП посредством кооперированного движения групп зерен [2]. Существует значительное количество экспериментальных подтверждений роли кооперированного зернограничного проскальзывания (КЗГП) при распространении сдвига в поликристалле, когда в этот процесс вовлечено значительное количество зерен [3]. Например, механическое поведение и эволюция микроструктуры в нанокристаллическом Pd в присутствии КЗГП исследовано в работе [4].

Можно представить сверхпластическую деформацию как двухуровневый процесс: (1) локальные повороты зерен и скольжение, вызванное дислокационным движением и/или диффузионными процессами приводящие к спрямлению границ зерен и (2) кооперированное скольжение уже спрямленных границ зерен большой протяженности до тех пор, пока в полосе скольжения не встретится неблагоприятно ориентированное зерно/граница зерна, которые остановят процесс [5].

Атомистическое моделирование является мощным инструментом для моделирования пластической деформации нанокристаллических материалов, поскольку может напрямую продемонстрировать движение дислокаций и структуру границ зерен на атомарном уровне. Реальные процессы лучше всего описывать с помощью 3D моделей, однако 2D модели так же дают качественное согласие с экспериментом [6,7]. В данной статье нами исследуются механизмы преодоления препятствия для протекания КЗГП.

Описание модели Рассматривался двумерный гексагональный кристалл. Межатомные взаимодействия описываются парным потенциалом, который использовался в работе [7]. Расчетная ячейка, имела форму правильного ромба, с наложенными периодическими граничными условиями.

Объем расчетной ячейки был разбит на 7 3 21 областей шестиугольной формы равного размера, каждая из которых характеризовалась определенной ориентацией кристаллической решетки. Ориентация зерен, характеризуемая углом, обозначена на рис. 1 оттенками серого цвета.

В исходном состоянии верхняя и нижняя цепочки границ имеют идеализированную структуру с углами в тройных стыках равными 120. В среднюю цепочку границ (показано стрелками) внесены изменения в величины углов в тройных стыках. На обоих краях расчетной ячейки в тройных стыках имеются углы близкие к 180, а ближе к центру рисунка величина одного из углов уменьшена до 90. Светлое зерно в центральной части расчетной ячейки представляет собой препятствие для распространения кооперированного зернограничного проскальзывания вдоль предполагаемой линии сдвига, отмеченной стрелками.

Двумерный поликристалл был подвергнут чистому сдвигу при температуре T 0.6Tm и постоянной скорости деформации. Для реализации деформации чистого сдвига форма расчетной ячейки медленно изменялась с течением времени путем увеличения угла сдвига. В режиме установившегося пластического течения сдвиговое напряжение равнялось 0.0018B, а гидростатическое давление p 0.0091B, где B - объемный модуль упругости кристалла при данных условиях.

Рисунок 1. Исходная структура модели. Оттенками серого цвета показаны углы ориентации зерен.

Результаты моделирования На рис. 2 а, б показана микроструктура кристалла, возникшая при степенях сдвиговой деформации 0.06 и 0.22, соответственно. Значения оттенков серого цвета, показывающих ориентации зерен, такие же, как на рис. 1. Стрелками показана граница, вдоль которой отслеживалось формирование полосы КЗГП.

На рис. 3. показано преодоление препятствия в процессе КЗГП. Зерно, которое является препятствием для КЗГП, показано светло серым. Как видно из рисунка, на первых этапах происходит миграция границы зерна, а при больших степенях деформации начинается активное движение дислокаций из источника, возникшего на одной из границ, и дальнейшее преодоление препятствия осуществляется зачет дислокационного скольжения.

Заключение В данной работе было показано, что основными механизмами при преодолении препятствия КЗГП является кооперированный процесс миграции и дислокационного скольжения. На начальных стадиях деформации преобладающим является миграция границ зерен, а на последующих – дислокационное скольжение.

Рисунок 2. Микроструктура, полученная при степени деформации а) 0.06 и б) 0.22. Обозначения цветов такие же, как на рис. 1.

Рисунок 3. Преодоление препятствия при КЗГП.

1. H. Muto, M. Sakai // Acta mater. 2000. V. 48, P. 4161.

2. M.G. Zelin, N.A. Krasilnikov, R.Z. Valiev, et al. // Actametall. mater.

1994. V.42. P.119.

3. V.V. Astanin, A.V. Sisanbaev, A.I. Pshenichnyuk, O.A. Kaibyshev // Scripta Met. et Mater. 1997. V. 36. P.117.

4. Yu. Ivanisenko, L. Kurmanaeva, J. Weissmueller, et al. // Acta Mater.

2009. V. 57, P. 5. N.A. Mara, A.V. Sergueeva, T.D. Mara, et al. // Mater. Sci. Eng. A 2007.

V.463. P.238.

6. S.V. Dmitriev, J. Li, N. Yoshikawa, Y. Shibutani // Phil. Mag. 2005.

V.85. P.2177.

7. Ю.А. Баимова, С.В. Дмитриев // Физ. Мезомех. 2010. V.13.№16. С.47.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕПЛОПЕРЕНОСА В

ПОЛУОГРАНИЧЕННОМ ТЕЛЕ ОТ ДВУХ ЛИНЕЙНЫХ

ИСТОЧНИКОВ ТЕПЛА*

Попов О.Н., аспирант; Бардадымова О.Н., студентка магистратуры; Рогов И.В., докторант.

ФГБОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет», При решении задач оперативного контроля теплофизических свойств (ТФС) материалов определенный интерес представляют неразрушающие методы с использованием линейного источника тепла, расположенного на поверхности полуограниченного в тепловом отношении объекта [1, 2]. Методы, в которых тепловой источник действует на сравнительно небольшом участке объекта, оставляя после себя направленный тепловой поток, а следовательно, и нестационарное температурное возмущение, представляют широкие технологические возможности, позволяя определять независимо две теплофизические характеристики ( – теплопроводность и а – температуропроводность).

Достоинствами данных методов являются также сравнительная простота их технической реализации и малое время, необходимое для проведения эксперимента. Исследования в этой области на сегодняшний день остаются актуальными. Это определяется, прежде всего, тем, что ТФС материала находят на основании косвенных экспериментов и рассчитывают по определенным математическим моделям. В результате точность и надежность определения ТФС во многом обуславливается тем, насколько адекватно математическая модель описывает тепловые процессы, проходящие при измерении [3].

Данная работа посвящена аналитическому описанию процесса теплопроводности от двух линейных нагревателей в полуограниченном теле.

Решение задачи значительно облегчается, когда размерные переменные объединяются в безразмерные комплексы (критерии), так как температура тела зависит от большого числа переменных и постоянных параметров. Это обстоятельство затрудняет численные расчеты, становится весьма сложным привести результаты расчета в определенную систему, уловить влияние отдельных факторов на течение процесса.

Тепловая схема разрабатываемого метода неразрушающего контроля ТФС представлена на рисунке. На поверхности полуограниченного в тепловом отношении тела на расстоянии 2х' расположены два нагревателя, которые в материал подают тепловой поток мощностью q 0.

Рисунок 1. Тепловая схема Получено выражение для температуры поверхности z=0 в точке с координатой x для больших значений :

где – время, с; х – координата, м; 2h – ширина полосы, м;

– теплопроводность, Вт/м С; а – температуропроводность, м2/с; – число Эйлера.

Выражение (1) в безразмерной форме применительно к точке с координатами (0; 0):

здесь Fo a h – время, в безразмерном представлении; x x h – безразмерная координата; Т ( x, 0, ) q0 h – температура, в безразмерном представлении.

Тепловая схема, в которой применены два нагревателя, имеет ряд преимуществ по сравнению с тепловой схемой с одним нагревателем [5]. В методе, использующем схему с двумя нагревателями: во-первых, существенно снимаются ограничения на толщину исследуемого образца; во-вторых, возможно увеличение сигнала на термоприемнике, располагающемся между нагревателями без значительного увеличения напряжения на нагревателях.

1. Платунов, Е.С. Теплофизические измерения и приборы / Е.С. Платунов, С.Е. Буравой, В.В. Курепин, Г.С. Петров; под общ. ред.

Е.С. Платунова. – Л.: Машиностроение, 1986. – 256 с.

2. Лыков, А.В. Теория теплопроводности / А.В. Лыков. – М.: Высш.

шк., 1967. – 599 с.

3. Жуков, Н.П. Многомодельные методы и средства неразрушающего контроля теплофизических свойств тврдых материалов и изделий. / Н.П. Жуков, Н.Ф. Майникова // Монография. – М.: Машиностроение – 1, 2004. – 288 с.

4. Корн, Г. Справочник по математике (для научных работников и инженеров) / Г. Корн, Т. Корн. – М.: Наука, 1984. – 831 с.

5. Жуков, Н.П.Теоретическое обоснование метода неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов // Вестник ТГТУ. 2010. Т. 16.

№2. С. 296 – *Работа выполнена при финансовой поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по Программе «У.М.Н.И.К.», проект № 13962.

К РЕШЕНИЮ ДИНАМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

ТЕРМОЭЛЕКТРОУПРУГОСТИ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫМ

МЕТОДОМ ФАКТОРИЗАЦИИ

Кубанский государственный университет, Краснодар, Многие задачи, возникающие в различных областях механики, вибросейсморазведки, в фундаментостроении и др., связаны с изучением закономерностей распространения волн в различных сплошных средах, а также с задачами динамического взаимодействия массивных объектов с упругими средами. Моделирование таких процессов приводит к динамическим смешанным задачам, учитывающим взаимодействие механических, тепловых и электромагнитных полей в деформируемых средах. Исследование таких задач требует разработки новых методов решения, позволяющих строить интегральные уравнения и системы. Одним из таких методов является дифференциальный метод факторизации [1,2].

Рассматривается система уравнений, описывающая движение термоэлектроупругой анизотропной среды, занимающей объем V, ограниченный поверхностью S под действием внешних сил.

В случае установившихся с частотой колебаний среды временная зависимость имеет вид e i t и движение среды описывается уравнениями [3]:

Здесь crjkl – тензор упругих постоянных; ekrj – тензор пьезомодулей; rj – температурные коэффициенты механических напряжений; rk – тензор диэлектрических проницаемостей; pr – пироэлектрические коэффициенты; krj – тензор коэффициентов теплопроводности анизотропного тела; Fr x1, x2, x – комплексные амплитуды объемных сил, wr x1, x2, x3 – компонент вектора перемещений точек среды w x1,x2,x3, x1, x2, x3 – электрического потенциала, x1, x2, x3 – относительной температуры; T0 – начальная температуплотность материала; W – удельная мощность источников тепла;

ра;

c T0 1, c E – удельная теплоемкость при постоянной деформации. ВерхE ний индекс E означает, что соответствующая постоянная измерялась при постоянном электрическом поле; r, j, k, l 1,3.

После применения преобразования Фурье по пространственным переменным к системе (1) приходим к системе в матричной форме:

F F1, F2, F3,0, W, причем W1,W2,W3,,, F1, F2, F3,W – преобразования Фурье функций w1, w2, w3,,, F1, F2, F3,W соответственно; 1, 2, 3 – переменные преобразования Фурье. Вектор внешних форм имеет в качестве компонентов значения перемещений w и их нормальных производных на S, заданных граничными условиями, а также неизвестных.

Элементы матрицы A имеют вид:

После приведения матрицы A к треугольному виду можно провести ее левостороннюю факторизацию в виде произведения по параметру 3 [4,5] Тогда систему (2) можно представить как Из условия регулярности правой части (3) в нижнем полупространстве [4, 5], строятся псевдодифференциальные уравнения, в ходе решения которых будут определены неизвестные составляющие, знание которых позволит построить решение системы (2).

1. Бабешко В.А., Бабешко О.М., Евдокимова О.В. О дифференциальном методе факторизации в задачах для сплошных сред / ДАН. 2008. Т.421.

№ 1. С.37– 2. Бабешко В.А., Бабешко О.М., Евдокимова О.В. Об интегральном и дифференциальном методах факторизации / Доклады АН. 2006. Т.410. Вып.2.

С.168–172.

3. Ворович И.И. Обобщенный метод факторизации в пространственных динамических смешанных задачах теории упругости / И. И. Врович, В.

А. Бабешко – М.: Наука, 1984 – 256 с.

4. Ворович И. И. Динамические смешанные задачи теории упругости для неклассических областей / И. И. Ворович, В. А. Бабешко – М.: Наука.

Главная редакция физико-математической литературы, 1979 – 320 с.

5. Ворович И. И. Динамика массивных тел резонансные явления в деформируемых средах / И. И. Ворович, В. А. Бабешко, О. Д. Пряхина – М.:

Научный мир, 1999 – 246 с.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОЛУЧЕНИЯ

ГАЗОЧУВСТВИТЕЛЬНОГО МАТЕРИАЛА НА ОСНОВЕ ПАН

С ПРИМЕНЕНИЕМ КВАНТОВО-ХИМИЧЕСКИХ РАСЧЕТОВ

И МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО

Фалчари М.М., магистрант, Лу П., Плуготаренко Н.К., Семенистая Т.В.

Технологический институт Южного федерального университета в г. Таганроге, Таганрог, [email protected] Применение тонких пленок органических полупроводников в качестве материалов химических сенсоров открывает большие возможности для создания нового поколения газовых датчиков с улучшенными метрологическими характеристиками. Возросший в последние годы интерес к проводящим полимерам как перспективным материалам для молекулярной электроники стимулирует поиск методов получения тонких полимерных проводящих пленок и исследование их электрофизических и физико-механических свойств.

Особый интерес представляют пленки электропроводящих полисопряженных полимеров, к которым можно отнести термообработанный полиакрилонитрил (ПАН).

Известно, что электропроводящие свойства ПАН проявляются в результате термической обработки полимера. Поэтому необходимым является изучение фазовых переходных процессов, происходящих при стабилизации полимерного материала. Таким образом, с целью изучения процесса формирования полимерного материала и его состава было проведено математическое моделирование процесса формирования полимерной структуры ПАН с применением квантово-химических расчетов и метода Монте-Карло (МК) [1].

Полиакрилонитрил, как проводящий материал получают различными методами: термический отжиг, ИК-отжиг, пиролиз и комбинированные методы. ПАН – является линейным полимером [—CH2—CH(CN)—]n и диэлектриком. При нагревании ПАН происходят его термохимические изменения, при этом основными процессами термодинамического превращения ПАН являются внутримолекулярная и межмолекулярная циклизация, межмолекулярное сшивание с образованием лестничного пространственноструктурированного полимера.

ПАН с системой сопряженных двойных связей вдоль цепи характеризуются не только повышенной электрической проводимостью, но и высокой газочувствительностью [2]. Газочувствительный материал представляет собой пленку нанокомпозитного материала, для формирования которого использовали плнкообразующие растворы ПАН и Ag-содержащего ПАН. Газочувствительный материал состава ПАН и ПАН/Ag формировали методом некогерентного ИК-излучения. Этот метод дает возможность получать электропроводящие пленки с развитой морфологией поверхности и обеспечивает равномерное распределение в них модифицирующих добавок.

Поскольку проводимость ПАН во многом зависит от формы и длины полимерных цепей, составляющих структуру полимера, то с помощью квантово-химических расчетов были получены пространственные характеристики молекул и энергии Хартри-Фока. С использованием квантово-химического метода был проведен расчет димера, тримера и тетрамера молекулы ПАН. В результате расчета были определены длины связей и углы между связями в молекулах, а также их энергия. На основании проведенного анализа сделан вывод о возможности рассмотрения полимерной цепи ПАН как цепи с фиксированным валентным углом.

Также было проведено моделирование образования молекул ПАН методами Ванга-Ландау и энтропического моделирования Монте-Карло на основе модели с фиксированным валентным углом.

Для моделирования образования полимерных структур чаще прибегают к статистическим методам, наиболее известным из которых является метод МК. Метод моделирования МК использовали в совокупности с методом Метрополиса, энтропическим методом моделирования, и алгоритмом ВангаЛандау. Метод Метрополиса позволяет определить энергетически выгодную конфигурацию, метод энтропического моделирования учитывает вероятность энергетических состояний, а метод Ванга-Ландау решает проблему подбора подходящих вероятностей перехода равномерного посещения энергетических состояний и, следовательно, позволяет получить плотность состояний.

В соответствии с алгоритмом моделирования формирования полимерных органических пленок ПАН создается ансамбль частиц молекул акрилонитрила, затем распределяются энергии молекул по энергетическим состояниям по алгоритму Ванга-Ландау, производится организация движения частиц по методу МК, после чего осуществляется проверка возможности образования связи по принципу необратимой агрегации и проверка возможных конформационных состояний по методу энтропического моделирования, в итоге проводится оценка параметров системы макромолекул полимера.

В среде программирования MatLab был реализован описанный выше алгоритм. Концентрация исходных частиц оставалась постоянной, такой же как в реальном эксперименте. Количество мономеров составляло для всех опытов 10000 частиц. Температура задавалась от 298 до 443 К. Относительное отклонение гистограммы посещений различных энергетических состояний по методу Ванга-Ландау от равномерной не превышало 10 %. Всего проводилось 6 серий экспериментов, в которых число МК-шагов постепенно увеличивалось.

Компьютерный эксперимент показал, что плотность распределения макромолекул по числу мономерных звеньев в них имеет вид, близкий к нормальному во всем диапазоне температур. Зависимость среднеквадратичного радиуса инерции от температуры показала, что повышение температуры приводит к резкому увеличению длины полимерных цепочек, но при температуре 160С рост прекращается и далее заметного роста не происходит.

В ходе моделирование было определено с помощью метода МонтеКарло, что использование сушки образцов с нанесенным слоем пленкообразующего раствора на воздухе целесообразно при температуре не выше 160C.

1. Иванов, В.А. Методы компьютерного моделирования для исследования полимеров и биополимеров [Текст] / В.А. Иванов, А.Л. Рабинович, А.Р. Хохлов. -М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009.-696с.

2. Лу, П. Получение чувствительных элементов сенсоров газов на основе пленок полиакрилонитрила и серебросодержащего полиакрилонитрила и определение их характеристик [Текст] / П. Лу, Ю. А. Горбатенко, Т. В. Семенистая, Е. В. Воробьев, А. Н. Королев // Нано- и микросистемная техника. — 2011. — № 9. — С. 5—12.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАЖИГАНИЯ ТЭНА ПУЧКОМ

ЭЛЕКТРОНОВ

Кемеровский государственный университет, Keмерово, [email protected] В последние годы интенсивно изучается инициирование ТЭНа (тетранитрат пентаэритрита) импульсами электронов наносекундной длительности с энергией электронов порядка 250 кЭв [1, 2]. Изучены спектральнокинетические характеристики импульсной люминесценции, кинетика взрывного свечения. Определена критическая плотность энергии электронного пучка W *, приводящая к инициированию свободного образца ТЭНа в области поглощения пучка электронов с плотностью энергии W * ~ 15 Дж/см2.

Время задержки при данной плотности энергии составляет порядка 3,45 мкс.

Энергии, выделяющейся в области поглощения пучка электронов, не хватает для детонации оставшейся части образца. Детонация всего образца происходит только при поглощении пучка электронов с W * ~ 60 Дж/см2 [1].

Ранее, в [3], была рассмотрена тепловая модель зажигания ТЭНа электронным импульсом. Решалась система уравнений несвязанной термоупругости. Однако при большой скорости ввода энергии необходимо решать систему уравнений связанной термоупругости. В работе представлены результаты численного решения системы уравнений связанной термоупругости:

с соответствующими граничными условиями. Здесь T – температура;, c, – коэффициент теплопроводности, теплоемкость и плотность образца; q, K 0, E – тепловой эффект реакции на единицу объема вещества, предэкспонент и энергия активации термического разложения; k B – постоянная Больцмана; Re – эффективная длина линейного пробега электрона; I (t ) – плотность потока энергии электронного пучка; (x) – распределение плотности поглощенной энергии пучка электронов; cs – адиабатическая скорость звука; x – продольное напряжение; t – коэффициент линейного расширения; K – модуль всестороннего сжатия; H f – удельная теплота плавления; T f – теплота плавления.

В работе учитывалось зависимость энергии активации экзотермической реакции от упругого напряжения:

– активационный объем. Объем активации V при моделировании варьировали от 12 10 10 эВ/Па до 12 10 10 эВ/Па.

В работе вычислялись x -компонента деформации твердого тела, смещение частиц а также поперечные напряжения где л L – коэффициент Ламэ.

Численное моделирование воздействия электронного пучка на ТЭН проводилось при различных длительностях и плотностях энергии электронного пучка. Толщина h кристалла ТЭНа менялась от 0,5 до 1,5 мм. Некоторые из результатов численных расчетов приведены на рис.1 – рис. 4. На рис.

1 приведена динамика распределения температуры в ТЭНе T ( T T К) в области поглощения электронного пучка при плотности энергии электронного импульса W 15 Дж/см2, длительностью i 15 нс и объеме акэВ/Па. Видно, что на кривых распределения темпетивации V ратуры T появляются ступеньки обусловленные плавлением кристалла (кривые 1 – 3). На рис. 2 представлены результаты расчета зависимости температуры в области максимума поглощения электронного пучка от времени при различных плотностях энергии и V хорошо видны «ступеньки», обусловленные плавлением кристалла. Появление «зазубринок» на температурных кривых обусловлено прохождением волн деформации через реакционную зону.

Рисунок 1. Распределение температуры T в образце в различные моменты времени при поглощении электронного пучка: t 1 10 8 (1), 1,7 10 8 (2), 2 10 8 c (3) ( W 15 Дж/см2, i 15 нс, V 12 10 10 эВ/Па, h 1 мм).

Рисунок 2. Влияние плотности поглощенной энергии электронного пучка на зависимость изменения температуры от времени в максимуме поглощения электронного пучка в ТЭНе при W 15 (1), 16 (2), 17 Дж/см2 (3) ( i 15 нс, V 12 10 10 эВ/Па, h 1 мм).

На рис. 3 представлены результаты расчета зависимости времени задержки от плотности энергии электронного пучка при различных значениях активационного объема. Согласно рис. 3, время задержки t * сопоставимо с экспериментальным при W * 15 Дж/см2 и V 12 10 10 эВ/Па. На рис. представлены результаты расчета кинетики температуры ТЭНа в области максимума поглощения электронного пучка с плотностью энергии W Дж/см2 при различных значениях активационного объема. Как видно из данного рисунка упругие напряжения заметно влияют на время задержки инициирования ТЭНа.

Рисунок 3. Зависимость времени задержки зажигания от плотности потока энергии при V 12 10 10 (1), 12 10 10 (2), 0 эВ/Па (3), i 15 нс; точка эксперимент [1].

Рисунок 4. Влияние активационного объема на зависимость изменения температуры от времени в максимуме поглощения электронного пучка в ТЭНе при V 12 10 10 (1), Расчеты показали, что длительность импульса электронного пучка влияет на форму акустического сигнала: чем больше длительность электронного пучка, тем больше происходит «расплывание» акустического сигнала и тем меньше его амплитуда. «Расплывание» акустического сигнала обусловлено диффузией тепла из зоны поглощения. При этом уменьшается также амплитуда волн термоупругих напряжений и искажается их форма.

1. Олешко, В.И. О природе свечения, возникающего при облучении тентранитропентаэритрита электронным пучком [Текст] / В.И. Олешко и др.

// ФГВ. - 2007. - №5. - С. 87-89.

2. Адуев, Б.П. Детонация монокристаллов тэна, инициируемая электронным пучком [Текст] / Б.П.Адуев и др. // ФГВ. -2010. -№6. С.111-118.

3. Дугинов, Е.В. Динамика термоупругих напряжений при инициировании ТЭНа электронным и лазерным импульсами [Текст] / Е.В. Дугинов, А.В. Ханефт // Известия вузов. Физика. – 2008. - № 11/3. С. 107-116.

РАВНОВЕСНЫЕ СОСТОЯНИЯ ДВУХКОМПОНЕНТНОГО

СПЛАВА СОСТАВА A1 x B1 x В МОДЕЛИ ТВЕРДЫХ СФЕР И

ПАРНЫХ СВЯЗЕЙ

Уфимский государственный авиационный технический университет, Институт проблем сверхпластичности металлов РАН, Уфа, Россия Аналитически и методом компьютерного моделирования исследуются равновесные состояния упорядочения сплава состава A1 x B1 x в модели твердых сфер и парных связей. Рассчитаны энергии сплавов, когда избыток компоненты B выделяется в виде твердого раствора либо в виде частиц чистой фазы. Получены условия на энергии парных связей, когда реализуется тот или иной тип сплава.

Свойства сплавов стехиометрических составов, как известно, могут сильно зависеть от их структуры. Структура сплавов с определенной кристаллической решеткой, в свою очередь, зависит от многих факторов, например, от типа компонентов, от температуры, от метода термической обработки и др. [1-8] Представляется интересным решение задачи по расчету энергии сплава состава A1 x B1 x, когда небольшой избыток компоненты B выделяется в виде твердого раствора, либо в виде частиц чистой фазы, а так же получение условия на энергии парных связей, когда реализуется тот или иной тип сплава. В настоящей работе задача в данной постановке решается для бинарного сплава состава An Bm любой размерности, заданного на решетке любого типа.

Описание модели Предполагается, что атомы сплава взаимодействуют посредством парных потенциалов, и для каждого атома учитываются взаимодействия с соседями в первых I координационных сферах. Расчеты проводятся в приближении твердых сфер, то есть искажениями решетки, вызванными различием диаметров атомов компонент и/или тепловыми колебаниями атомов, пренебрегаем. В этих условиях, энергия кристалла однозначно определяется велиi ) (i ) (i ) чинами парных энергий взаимодействий атомов: AA, BB, AB, где i 1,..., I номер координационной сферы. Пусть атомы сплава располагаются в узлах решетки у которой на i -й координационной сфере имеется N i атомов. Принимается, что диффузия в сплаве осуществляется по вакансионному механизму.

Концентрации атомов сортов A и B в сплаве An Bm равны, соответственно, В бинарном сплаве An Bm существуют следующие связи между вероятностями p (AA, pBB, p (AB и pBA :

AA AB AA

Потенциальная энергия сверхструктуры в расчете на один атом, при учете взаимодействия атомов в I первых координационных сферах, запишется в виде

AA AA AB AB AB

Энергия полностью разупорядоченного состояния сплава определяется выражением (3) для p(AA pBA cA, pBB p(AB cB, что дает Энергию любого сплава можно охарактеризовать разностью:

Энергии твердого раствора и двухфазного сплава Для n 1 x и m 1 x выражения (1) для концентраций компонент A и B принимают вид Энергию сплава A1 x B1 x на один атом, в случае, когда избыток компоненты B растворен в упорядоченной матрице, запишем в виде суммы где E0 - это энергия на атом идеальной сверхструктуры стехиометрического состава AB (при x 0 ), а E - это энергия дефекта замещения одного атома сорта A атомом сорта B в рассматриваемой сверхструктуре.

Если же избыток компоненты B выделится в виде чистой фазы, то энергия сплава A1 x B1 x на один атом будет где через E обозначена энергия одного атома в чистой фазе B.

При расчете энергии дефекта замещения атома сорта A атомом сорта получим:

E AA AB AB BB

При расчете энергии атомов чистой фазы B имеем:

Рассчитаем разницу энергий сплавов в двух состояниях, Если E 0, то в сплаве энергетически выгодным оказывается выделение избытка атомов B в виде чистой фазы. В случае если E 0 избыток атомов B будет растворяться в упорядоченной матрице. Если E 0 то равновероятно образование как скопления излишка атомов компоненты B, так и его распределение по всему объему сплава.

Для бинарного сплава состава A1 x B1 x, заданного на произвольной решетке, в модели твердых сфер и парных связей получено условие (11) на энергии взаимодействия атомов, определяющее поведение избытка компоненты B. Рассчитана разница энергий двух состояний сплава, E, когда избыток компоненты B растворен в упорядоченной матрице и когда он выделился в виде чистой фазы. Если E 0, то в сплаве энергетически выгодным оказывается выделение избытка атомов B в виде чистой фазы. В случае если E 0 избыток атомов B будет растворяться в упорядоченной матрице. Если E 0 то равновероятно образование как скопления излишка атомов компоненты B, так и его распределение по всему объему сплава.

Результаты данной работы расширяют наши представления о структурно-энергетических свойствах упорядоченных бинарных сплавов, имеющих состав близкий к стехиометрическому.

1. Х а ч а т у р я н А. Г. Теория фазовых превращений и структура твердых растворов. – М.: Наука, 1974, 384 с.

В. Н., В е л и к о х а т н ы й О. И., Е р е м е е в С. В. Естественные длиннопериодические наноструктуры, Томск: Изд-во НТЛ, 2002. - 260С.

Томск: Изд-во НТЛ, 2004. - 296С.

4. Д м и т р и е в С. В., С т а р о с т е н к о в М. Д., Ж д а н о в А. Н. Основы кристаллогеометрического анализа дефектов в металлах и сплавах. – Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 1995, 256 с.

модели сплава. Изв. вузов. Физика. – 1997. – №3. – с. 73-80.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА СВЧ-НАГРЕВА

НАНОМОДИФИЦИРОВАННЫХ ПОЛИМЕР-УГЛЕРОДНЫХ

Завражин Д.О., Туголуков Е.Н., Баронин Г.С., Таров В.П.

НОЦ ТамбГТУ-ИСМАН «Твердофазные технологии», В настоящее время одним из наиболее перспективных способов термической обработки различных диэлектрических материалов стал СВЧ-нагрев.

Распространение СВЧ-нагрева объясняется рядом его особенностей. Прежде всего при СВЧ-нагреве появляется возможность обеспечения высоких скоростей распространения тепла в материале, осуществления избирательного нагрева при обработке неоднородных материалов, что снижает энергетические затраты процесса в целом. Это явление широко используется в технологических процессах, таких, как предварительный подогрев пресс-порошков перед прессованием из них изделий, сварка изделий из термопластичных полимерных материалов, сушка древесины и литейных стержней.

Целью математического моделирования является определение степени изменения показателя поглощения СВЧ-излучения АБС-сополимером при его модифицировании углеродным наноматериалом.

Применение в качестве модифицирующего вещества углеродных наноматериалов позволяет использовать при СВЧ-нагреве высокие проводящие и СВЧ-поглощающие свойства наноуглерода. [1-3] Постановка задачи Вследствие сложности физических процессов, сопутствующих СВЧнагреву цилиндрического образца в камере экспериментальной установки в работе принимаются следующие допущения:

- плотность потока СВЧ-излучения через поверхность образца постоянна во времени и по поверхности;

- степень отражения СВЧ-излучения поверхностью образца одинакова для исходного и наномодифицированного материалов;

- показатель поглощения не зависит от температуры;

- изменение мощности СВЧ-излучения по толщине образца подчиняется закону Бугера-Ламберта-Бера.;

- тепловые потоки вдоль оси образца отсутствуют.

Нестационарное температурное поле цилиндрического образца, нагреваемого СВЧ-полем может быть смоделировано решением задачи нестационарной теплопроводности для сплошного неограниченного цилиндра с объемным функциональным источником тепла.

Решение данной задачи приводятся в [4].

Постановка задачи теплопроводности Решение задачи (1) – (4) имеет вид:

В соответствии с принятым допущением, В (1) – (6) приняты следующие обозначения:

t r, – температурное поле цилиндрического образца, С, как функция радиальной координаты r, м, и времени, с, R – радиус цилиндрического образца, м;

а – температуропроводность материала образца, м2/с;

с – теплоемкость материала образца, Дж/(кг*К);

– плотность материала образца, кг/м3;

– теплопроводность материала образца, Вт/(м*К);

f r – распределение температуры внутри образца в начальный момент времени как функция радиальной координаты, 0С;

– коэффициент теплоотдачи от поверхности образца к окружающей среде, Вт/(м2*К);

t c - температура окружающей среды, С.

I(r) – текущая интенсивность СВЧ-излучения внутри образца, Вт/м2, I0 – интенсивность проникающей составляющей СВЧ-излучения на поверхности образца, Вт/м2, k – показатель поглощения, 1/м.

Мощность теплового источника в образце, обусловленного поглощением энергии СВЧ-излучения, определяется следующим образом:

Методика расчетов Эффективные плотность и теплоемкость модифицированного образца могут быть определены аддитивно.

Так как включения наноуглеродных кластеров в полимере можно рассматривать как изолированные, для вычисления эффективной теплопроводности в такой системе можно использовать формулу Оделевского [5]:

Индексы п и с относятся к характеристикам полимера и наноуглерода соответственно, m – массовая доля наноуглерода в модифицированном полимерном образце.

Путем достижения совпадения расчетного температурного поля с экспериментальными данными определяются численные значения I0 и k.

Минимальное значение I0, соответствующее полному поглощению СВЧ-излучения образцом при данном темпе нагрева, определяется на основе общего теплового баланса для фиксированного момента времени: общее тепловыделение источника тепла равно изменению теплосодержания образца за вычетом тепловых потерь с поверхности образца в окружающую среду.

Значение k определяется методом итераций до совпадения расчетного перепада температур в образце с экспериментальным.

Определение параметра k для наномодифицированного АБСсополимера осуществляется по аналогичной методике при фиксированном значении потока СВЧ-излучения через наружную поверхность образца по полученным экспериментальным данным.

Результаты расчетов Расчетная программа написана на алгоритмическом языке С++.

В результате расчетов определены следующие показатели:

1. Минимальное значение интенсивности I0 = 580 Вт/м2.

2. Действительное значение интенсивности I0 = 830 Вт/м2.

3. Показатель поглощения для исходного образца k = 2,0*103 1/м.

4. Показатель поглощения для наномодифицированного образца k = 4,5*103 1/м.

5. Характеристики наномодифицированного АБС-сополимера:

- плотность 1046 кг/м3 (изменение 1,1%);

- теплоемкость 1790 Дж/(кг*К) (изменение 0,5%);

- теплопроводность 0,220 Вт/(м*К) (изменение 3,0%).

Расчетные значения температур при данных значениях определяемых параметров, а также соответствующие экспериментальные значения температур приводятся в таблице и на рис. 1.

Экспериментальные и расчетные данные по СВЧ-нагреву образцов Рисунок 1. Экспериментальные и расчетные данные по СВЧ-нагреву образцов АБС-сополимера, исходного и модифицированного углеродным наноматериалом «Таунит»: 1 - расчетные температуры центра образца наномодифицированного АБС-сополимера; 2 - расчетные температуры центра образца исходного АБС-сополимера;

– экспериментальные температуры центра образца исходного АБС-сополимера;

– экспериментальные температуры центра образца наномодифицированного АБС-сополимера.

1. Введение 1 масс. части наноуглеродного материала «Таунит» практически не измененяет теплофизические характеристики АБС-сополимера, но более чем в 2 раза повышает значение показателя поглощения СВЧизлучения, что приводит к существенной интенсификации нагрева наномодифицированного АБС-сополимера в СВЧ-поле.

2. Предложенная методика математического моделирования процессов СВЧ-нагрева наномодифицированных полимер-углеродных материалов позволяет решать ряд прикладных научных и инженерных задач, в т.ч. определять режимы нагрева для достижения требуемых пластических характеристик материала.

1. Пат. № 2361733 РФ Способ формования термопластов / Баронин Г.С., Завражин Д.О. и др.; заявитель ГОУ ВПО «ТГТУ» (RU). - № 2007128686; заявл. 25.07.07.

2. Пат. 2350464 РФ. Способ формования термопластов / Баронин Г.С., Завражин Д.О. и др.; заявитель ГОУ ВПО «ТГТУ» (RU). – № 2007123083; заявл. 19.06.07.

3. Завражин Д.О. Исследование структуры и свойств АБС- и СВМПЭнанокомпозитов, прошедших твердофазную экструзию с наложением электромагнитных полей/ Д.О.Завражин, Г.С.Баронин и др. // Перспективные материалы. Специальный выпуск (6), часть 2. Декабрь, 2008. С.218-221.

4. Туголуков Е.Н. Математическое моделирование технологического оборудования многоассортиментных химических производств. // М: Машиностроение-1, 2004, 100 с.

5. Оделевский В.И. Расчет обобщенной проводимости гетерогенных систем. // ЖТФ. 1951. Т. 21. Вып. 6. С. 678 – 685.

*Работа выполнена в рамках реализации ФЦП «Научные и научнопедагогические кадры инновационной России» на 2009 – 2013 годы (ГК П2110 от 05.11.2009г).

МОДЕЛЬ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОГО КАНАЛА В

ВИДЕ СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ С

ОЖИДАНИЕМ

Нурутдинов1 А.Г. научный сотрудник, Нурутдинов2 Г.Н.

Тамбовский государственный технический университет Модель телекоммуникационного канала (ТК) как системы массового обслуживания (СМО) с ожиданием может быть представлена графом состояний многоканальной СМО, изображенным на рисунке 1.

Рисунок 1 - Граф состояний многоканальной СМО с ожиданием Уравнения вероятностей в стационарном режиме определяется соотношением [1] Здесь m- количество обслуживающих устройств (каналов) в рассматриваемом ТК. Обслуживающими устройствами являются как физически существующие линии так и логически образуемые сеансы соединений между источниками и приемниками данных. Когда число запросов на установление сеансов связи превышает количество возможных логически устанавливаемых сеансов связи между клиентами и серверами, то образуется очередь на устройствах телекоммуникаций (мостах, коммутаторах, маршрутизаторах) или на самом приемнике данных. Заявками на рассматриваемом уровне организации пакетной сети будем считать фреймы (кадры сети интернет), которые преобразуются на транспортном уровне в IP – пакеты. Число m в ТК как правило невелико, в зависимости от типа активного телекоммуникационного оборудования, бывает 2 или 4, реже до 8 на устройство; число заявок (фреймов), находящихся в стадии ретрансляции по каналу передачи данных, n=0,1,2, …,. Обслуживание заявок подчиняется экспоненциальному закону. Интенсивность входного потока (количество фреймов, поступивших в единицу времени на порт сетевого обслуживающего устройства) полагаем постоянной и равной, а сам входной поток пуассоновским. Интенсивность потока обслуженных заявок обозначим через µ, тогда интенсивность обслуживания m каналами - mµ. Когда количество фреймов больше или равно количеству открытых сетевых портов на узлах ретрансляции данных, интенсивность обслуживания достигает своего максимального значения mµ, остальные фреймы попадают в очередь.

Используя соотношения (1), можно найти вероятности стационарного состояния при наличии n фреймов в ТК [1]:

Вероятность того, что поступившие фреймы будут находиться в очереди, будет определяться соотношением Среднее число фреймов, находящихся в состоянии очереди (ожидания), можно вычислить следующим образом Среднее число фреймов, находящихся в состоянии передачи (обслуживания) Таким образом, среднее число фреймов в логических каналах ТК:

Общее время занятости m каналов на обслуживание этих пакетов:

Среднее время отклика ТК с помощью формулы Литтла, может быть определено по формуле:

Среднее время ожидания фрейма в очереди Общее время нахождения фрейма в ТК 1. Теория вероятностей и математическая статистика / Под ред. В.И.

Ермакова. – М.: ИНФРМ – М, 2004. – 287с.

2. Шелухин О.М., Тенякшев А.М., Осин А.В. Моделирование информационных систем. – М.: Равдиотехника, 2005. – 368с.

КВАНТОВО-ХИМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ГАЗОЧУВСТВИТЕЛЬНЫХ ПЛЕНОК

ПАН С ХЛОРОМ И ДИОКСИДОМ АЗОТА

Лу П., аспирант, Семенистая Т.В., Горбатенко Ю.А., Воробьев Е.В.

Технологический институт Южного федерального университета в г. Таганроге, Таганрог, [email protected] Проведены квантово-химические расчеты комплексов, образованных взаимодействием полимеров ПАН с частицами детектируемых газов – молекулой NO2 и радикалом Cl• [1]. Во втором случае, основывались на том, что, как правило, в атмосфере молекула хлора крайне неустойчива и легко распадается под воздействием солнечного света. При квантово-химических расчетах комплексов, образованных при взаимодействии рассматриваемых полимеров с частицами детектируемых газов – молекулой NO2 и радикалом Cl•, использован программный пакет Gaussian‘09. Расчеты проводились методом B3LYP, в базисе 6-31G.

В качестве модельной структуры ПАН выбран фрагмент циклизованного в результате ИК-отжига полимера ПАН. Краевые положения фрагмента заняты водородом.

Рассмотрены два варианта: полностью дегидрированный фрагмент, за исключением краевых атомов водорода (что соответствует жесткому ИКотжигу), и система, в которой частично атомы водорода сохранились. В первом случае, не наблюдалось образование сколько-нибудь устойчивого комплекса. Во втором случае такой комплекс образовывался, при этом наблюдалась координация частицы детектриуемого газа именно на атомы водорода (рисунок 1).

Рисунок 1. Комплекс фрагмента циклизованного ПАН и молекулы диоксида азота (а) и радикала хлора (б) (атомы водорода обозначены маленькими кружками) По расстояниям между частицами газа и фрагментом видно, что в результате такого взаимодействия не образуется полноценная ковалентная связь, а речь идет скорее о межмолекулярном или ван-дер-ваальсовом взаимодействии. При сравнении энергетических характеристик рассматриваемых систем можно сделать вывод, что образовавшиеся комплексы достаточно устойчивы и выгодны, особенно в случае координации радикала хлора (таблица).

Сравнение энергетических характеристик (свободные энергии Гиббса, эВ) образовавшихся комплексов фрагмент-частица детектируемого газа Eфрагмента+ECl• E(фрагмент+Cl•) Е Eфрагмента+ENO2 E(фрагмент+NO2) Е Экспериментально доказано, что при взаимодействии с указанными молекулами (радикалами), находящимися в атмосфере, материалы на основе ПАН приобретают более высокую проводимость, по сравнению с исходной.

С электронной точки зрения при таком взаимодействии могло происходить появление дополнительных электронных орбиталей, обеспечивающих лучший перескок электронов из валентной зоны в зону проводимости.

Оценка ВЗМО и НСМО рассматриваемых систем подтверждает экспериментальные данные – в случае образования комплекса фрагмента циклизованного ПАН как с молекулой диоксида азота, так и с радикалом хлора происходит снижение расстояния между ВЗМО и новой НСМО: в случае отдельно рассмотренного фрагмента эта величина составляет 2,84 эВ; в случае фрагмента в комплексе с диоксидом азота – 1,76 эВ; с радикалом хлора – 1, эВ.

Кроме того, орбитали, привнесенные за счет детектируемого газа могут существенно оказать влияние на проводимость и движение электронов за счет перераспределения электронной плотности в самом фрагменте, при этом, даже не привнося ни своих электронов, ни орбиталей.

Таким образом, с помощью квантово-химических расчетов еще раз доказано, что материал на основе ПАН является полупроводником p-типа: при адсорбции газа-окислителя на поверхность образца сопротивление пленки уменьшается.

Квантово-химическое моделирование процесса взаимодействия газов с кластером полимерной цепи ПАН показало, что координация к одному из атомов водорода и к азоту молекулы диоксида азота и радикала хлора энергетически выгодно.

1. Лу, П. Получение чувствительных элементов сенсоров газов на основе пленок полиакрилонитрила и серебросодержащего полиакрилонитрила и определение их характеристик [Текст] / П. Лу, Ю. А. Горбатенко, Т. В. Семенистая, Е. В. Воробьев, А. Н. Королев // Нано- и микросистемная техника. — 2011. — № 9. — С. 5—12.

НЕПРЕРЫВНЫЙ И СКАЧКООБРАЗНЫЙ ФАЗОВЫЕ

ПЕРЕХОДЫ МЕЖДУ СТРУКТУРНЫМИ СОСТОЯНИЯМИ

УЛЬТРАТОНКОЙ СМАЗКИ В РЕЖИМЕ ГРАНИЧНОГО

ТРЕНИЯ

Ляшенко1 Я.А., Метлов2 Л.С., Хоменко1 А.В., Чепульский1 С.Н.

Сумский государственный университет, 40007 Сумы, Украина Донецкий физико-технический институт им. А.А. Галкина Режим граничного трения, возникающий при взаимном перемещении двух поверхностей, разделенных смазочным материалом толщиной менее атомарных слоев, в последнее время становится популярным объектом экспериментального и теоретического исследования. Актуальность проблеме придает проявление ультратонким слоем смазочного материала аномальных свойств по сравнению с объемными смазками. К примеру, в широком диапазоне экспериментальных параметров реализуется прерывистый режим движения, обычно присущий системам с сухим трением. В настоящей работе для описания сильно неравновесных процессов, протекающих при скольжении двух трущихся твердых тел, разделенных ультратонким слоем смазки, используется подход, основанный на теории фазовых переходов Ландау.

Запишем разложение для объемной плотности внутренней энергии u по параметру f с учетом вкладов от упругих компонент сдвиговых деформаций ij, равновесной энтропии s, а также неравновесной энтропии s в виде [1]:

где величина f 2 представляет избыточный объем, нулевое значение которого отвечает твердоподобной структуре смазки, а ненулевое – жидкоподобной [2]. Причем в свою очередь где ii ij ji – первые два инварианта тензора деформации. Упругие напряe жения ij, возникающие в слое смазки, можно представить, используя выражение для внутренней энергии (1):

где ij - сдвиговая компонента упругой деформации. Последнее выражение сводится к эффективному закону Гука [3] с эффективными упругими параметрами Для плоско-деформированного состояния смазки инварианты тензора деформации определяются следующим образом [4,5]:

где n, – нормальная и касательная компоненты напряжений, действующих на смазку со стороны трущихся поверхностей. Сдвиговое напряжение задается выражением (6) при i j. Стационарные состояния смазки определяются условием u f 0, приводящим к уравнению Анализ приведенных выше уравнений показывает, что существуют критические значения деформации c 0 и энтропии sc 0, при которых смазка плавится согласно фазовому переходу первого рода. Затвердевает она при меньших значениях деформации и энтропии sc, c0. Рис. 1а представляет зависимости критических деформаций c 0, c0 от энтропии системы s. Кривые на этом рисунке можно также интерпретировать как зависимости sc 0, sc0 от уровня деформации ij.

В области DF смазка твердоподобна, что соответствует реализации единственного нулевого минимума энергии (1). Область SF характеризуется наличием двух симметричных ненулевых минимумов потенциала (1), разграниченных единственным нулевым максимумом, что отвечает жидкоподобной структуре смазки. В промежуточной области DF+SF потенциал имеет два симметричных минимума, отделенные от нулевого минимума двумя симметричными максимумами, при этом состояние смазки зависит от начальных условий [5,6]. Внешняя нагрузка, описываемая в нашей модели нормальными напряжениями n, на трибологические системы наноразмеров часто оказывает критическое влияние. Рост нагрузки для одних типов смазок приводит к увеличению критической скорости плавления, а для других смазок эта скорость наоборот уменьшается. Также вариации давления приводят к изменению частоты фазовых переходов и т.д. Для выяснения влияния внешних напряжений на состояние смазки на рис. 1б приведена фазовая диаграмма в координатах давление-энтропия. Из указанной диаграммы следует, что с ростом нагрузки на поверхности трения переход смазки из твердоподобного состояния в жидкоподобное происходит, минуя область гистерезиса. Другими словами, при больших значениях внешнего давления фазовый переход первого рода не осуществляется, вместо него происходит непрерывное плавление смазки по механизму фазового превращения второго рода. Ранее в рамках подобной модели [4] было показано, что рост давления приводит к затвердеванию смазки и увеличению значения полной силы трения, причем в зависимости от значения n может осуществляться фазовый переход как первого, так и второго рода. При малых значениях внешнего давления модель [4] описывает только фазовый переход первого рода.

Рисунок 1: Фазовые диаграммы с областями жидкостного (SF) и сухого (DF) треПа, ния при параметрах 0 2 Дж/м3, 1 8 5 Дж/м3, 2 5 0 Дж/м3, 2 10 5 К 2 м3/Дж, s 0 : а) сплошные линии соответствуют напряжению 107 Па, для штриховых n 3 106 Па; б) для сплошных линий e ховых ij 1. Metlov L. S., Khomenko A. V., Lyashenko I. A. // Cond. Matt. Phys. – 2011 (14), 13001.

2. Lyashenko I.A., Khomenko A.V., Metlov L.S.// Tribol.Int.–2011(44),476.

3. Ландау Л. Д., Лифшиц Е. М. Теория упругости. – М: URSS. – 2007.

4. Ляшенко Я.А., Хоменко А.В., Метлов Л.С.// Трение и износ – (32), 157.

5. Ляшенко Я. А., Хоменко А. В., Метлов Л. С. // ФТВД – 2011 (21), 67.

6. Ляшенко Я. А. // ЖТФ – 2011 (81), 125.

ТРИБОЛОГИЧЕСКАЯ СИСТЕМА В РЕЖИМАХ СУХОГО И

ЖИДКОСТНОГО ТРЕНИЯ

Сумский государственный университет, 40007 Сумы, Украина В последние годы широко проводится экспериментальное исследование трущихся систем, работающих в принципиально различных режимах. В данной работе проведено моделирование пары трения в режиме сухого трения и в гидродинамическом режиме для различных типов смазок.

На рисунке 1 приведена трибологическая система, где две пружины с жесткостью K связаны с блоком массы M, находящимся на роликах. На этом блоке находится второй, к которому приложена внешняя нагрузка L. Приводится он в движение внешними силами. При наличии сил взаимодействия между трущимися поверхностями при движении верхнего блока двигается и нижний, причем его траектория зависит от режима трения.

Рисунок 1: Механический аналог трибологической системы.

Пусть X V X – координата и скорость верхнего трущегося блока, x v x – нижнего. Рассмотрим случай периодического движения верхнего блока:

где A – амплитуда, – циклическая частота. Уравнение движения нижнего блока записывается в виде [1] где благодаря силе трения F осуществляется движение нижнего блока. Для сухого трения выполняется хорошо известный закон Амонтона [2]:

где – коэффициент трения. Знаковая функция в (4) введена для учета направления действия силы. Результат численного решения приведенных уравнений показан на рис. 2. На верхней панели штриховой линией показана зависимость координаты верхнего трущегося блока X(t) (1), а сплошной – координата нижнего блока x(t). На зависимости x(t) присутствуют дополнительные гармоники, ввиду чего она имеет более сложный вид. На нижней панели рисунка приведены зависимости скоростей трущихся блоков от времени. Наблюдаются продолжительные моменты времени, когда эти кривые накладываются, а скорости блоков совпадают. Такие моменты отвечают "слипанию" блоков, когда их относительное перемещение отсутствует. Когда скорости V и v не совпадают, осуществляется скольжение.

Рис. 2: Зависимости координат X,x (mm) и скоростей V,v (mm/s) от времени t (s) при Таким образом, реализуется периодический прерывистый режим движения, который характерен для сухого трения без смазки при выполнении определенных условий [2].

Если две поверхности разделены слоем смазки толщиной на порядок больше высот микронеровностей, наступает гидродинамический режим. Сила трения в таком жидкостном режиме определяется согласно закону [3]:

где (Pa s) – динамическая вязкость смазочного материала, S (m2) – площадь соприкосновения трущихся поверхностей, h (m) – толщина смазочного слоя.

Согласно (5) сила трения пропорциональна относительной скорости сдвига, однако это выполняется только для ньютоновских смазок, вязкость которых зависит только от свойств смазки и температуры. Вязкость неньютоновской жидкости при ее течении зависит еще от градиента скорости сдвига. Для скорости деформации смазки используем формулу [3] где – относительная деформация. Тогда выражение (5) принимает форму Для неньютоновских жидкостей широко используется аппроксимация [3]:

где k (Pa s ) – коэффициент пропорциональности. Окончательно получим:

рис. 5 приведены временные зависимости скоростей трущихся блоков, где показано три случая. Верхняя панель рисунка соответствует псевдопластической смазке, где реализуется прерывистый режим [4]. В случае ньютоновской Рисунок 3: Зависимости скоростей V,v (mm/s) от времени t (s) при kS / h Панели рисунка, расположенные сверху 1. Yang C. -R., Chiou Y. -C., Lee R. -T. // Tribol. Int. – 1999 (32), 443.

2. Persson B. N. J. Sliding friction. Physical principles and applications, NY:

Springer-Verlag, 2000.

3. Luengo G., Israelachvili J., Granick S. // Wear. – 1996 (200), 328.

4. Ляшенко Я. А. // ЖТФ. – 2011 (81), 115.

МОДИФИЦИРОВАННЫЙ БАРБОТАЖНЫЙ

ОБЪЕМОМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД КОНТРОЛЯ ФИЗИКОХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЖИДКОСТИ

Тамбовский государственный технический университет Пневматические методы контроля физико-химических свойств жидкости нашли свое применение во многих отраслях промышленности. Благодаря высокой пожаробезопасности, простоте реализации и невысокой стоимости их широко используют для контроля за ходом технологических процессов и качеством готовой продукции [1,2]. Одной из разновидностей пневматических методов является барботажный объемометрический метод, который позволяет с высокой точностью проводить совокупные измерения сразу трех параметров: плотности ж, поверхностного натяжения ж и вязкости ж, как в лабораторных, так и промышленных условиях [3].

Одним из недостатков данного метода является большая зависимость погрешности измерений от температуры Tж контролируемой жидкости и температуры Tг газа, питающего измерительный элемент. Чем выше разница T = Tж – Tг, тем выше температурная погрешность. В результате экспериментальных исследований было установлено, что при отклонении температуры жидкости от температуры газа на каждые 10С погрешность измерения ж увеличивается в среднем на 1,5%, ж – на 4%, а ж – на 5%. На рис. 1 показан график, иллюстрирующий рост температурной погрешности измерения ж, ж и ж при изменении T от 0 до 100 С.

Рисунок 1. Зависимость погрешности измерений ж, ж и ж от температуры T Столь значительный рост погрешности измерений при увеличении разности температур контролируемой жидкости и газа делает барботажный объемометрический метод неприемлемым в таких промышленных условиях, когда в процессе производства осуществляется температурное воздействие на контролируемую жидкость и обеспечить равенство Tж и Tг достаточно сложно.

С целью устранения данного недостатка нами был разработан модифицированный барботажный объемометрический метод, который основан на измерении давления Pи в измерительном элементе, частот следования пузырьков f1 и f2 при расходах газа Q1 и Q2, а также температур жидкости и газа Tж и Tг. При этом значения плотности ж, поверхностного натяжения ж и вязкости ж рассчитываются по формулам:

где P0 – избыточное давление над поверхностью жидкости; К1, К2, К3, К4, К5, К6, К7, К8, К9 – коэффициенты пропорциональности, зависящие от заданных значений расхода Q1 и Q2, ускорения свободного падения g, диаметра газоподводящей трубки d0 и глубины H погружения измерительного элемента в контролируемую жидкость.

Методика измерения плотности разработанным методом включает в себя следующие этапы:

- газ с заданным расходом Q1 через газоподводящую трубку подают в контролируемую жидкость;

- измеряют разность давлений (Pи– P0) в момент отрыва пузырька от конца газоподводящей трубки при Q1;

- определяют частоту следования пузырьков f1 при расходе Q1;

- изменяют расход газа с Q1 до Q2;

- определяют частоту следования пузырьков f2 при расходе Q2;

- измеряют температуру контролируемой жидкости Tж и газа Tг;

- на основании полученных значений (Pи – P0), Tж, Tг, f1 и f2 формулам (1), (2) и (3) определяют плотность ж, поверхностное натяжение ж и вязкость ж жидкости.

Устройство, реализующее модифицированный барботажный объемометрический метод контроля физико-химических свойств вязких жидкостей, представлено на рис. 2.

В состав устройства входят: источник питания 1; газоподводящая трубка 2; колокол 3, обеспечивающий постоянство глубины погружения H; емкостной преобразователь давления 4; частотомер 5, измеритель напряжения 6, датчики температуры 7, устройство обработки информации 8 и индикатор 9.

Рисунок 2. Устройство контроля физико-химических свойств вязких жидкостей Экспериментальная проверка метода, в ходе которой были использованы силиконовые жидкости с вязкостью от 0,017 Па·с до 4,865 Па·с (при t = 20°C) доказала эффективность разработанного метода. При этом погрешность измерения плотности не превысила 3,91%, поверхностного натяжения – 3,43%, вязкости – 4,20%.

1. Глыбин, И.П. Автоматические плотномеры и концентратомеры в пищевой промышленности / И.П. Глыбин. М.: Пищевая промышленность, 1975. 270с.

2. Кивилис С.С. Плотномеры. / С.С.Кивилис. // М.: Энергия, 1980. 279с.

3. Баршутина М.Н. Барботажный объемометрический метод и устройство контроля плотности жидкости: Дисс. … канд. техн. наук спец. 05.11.13.

– Тамбов, 2009. – 130 с.

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПО ОПТИМИЗАЦИИ

ВРЕМЕНИ ВЫБОРА ЛЕГИРУЮЩИХ КОМПОНЕНТОВ

СПЛАВОВ ДЛЯ ПРОЦЕССОВ ПРОПИТКИ

Волгоградский государственный технический университет, Волгоград, Существует множество способов получения композиционных материалов, одним из них является метод пропитки.

Метод пропитки позволяет получать композиционные материалы, получение которых другими методами затруднено либо нерационально. При этом, как правило, некоторые свойства сплавов можно заранее прогнозировать с высокой степенью точности. Первый этап проектирования бинарных сплавов для композиционных материалов включает определение легирующего элемента и его концентрации для создания промежуточного слоя за счет выделения легирующего по границе раздела жидкой фазы и твердого каркаса.

Принимаем, что возможно два варианта выделения легирующего элемента по границе раздела: использование легирующего элемента, поверхностное натяжение которого меньше, чем поверхностное натяжение основы сплава; использование легирующего элемента, имеющего большую работу адгезии к каркасу, чем у основы сплава[1].

В настоящее время проводятся разнообразные исследования взаимодействия металлических расплавов с твердыми каркасами. Результаты подобных работ показывают, что в большинстве случаев существует оптимальный состав жидкой фазы, который бы обеспечивал требуемый комплекс технологических свойств компонентов и эксплуатационных свойств композиционных материалов из них. Но зачастую трудность заключается в большом количестве вариантов сплавов, которые необходимо экспериментально проверить[2].

По этой причине, с целью рационализации исследований в этом направлении, была создана компьютерная программа. В основе метода лежит определение активностей из диаграмм равновесия [3].

Программа может рассчитывать активности компонентов бинарного расплава во всем интервале концентраций от 0,001 до 99,999% и строить график зависимости активности от концентраций.