Computer-Aided Design of the Composition of Extrudable Polymer–Polymer UHMWPE Composites with Specified Antifriction and Mechanical Properties


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

An algorithm for computer design (calculated determination of the composition) of a multicomponent antifriction material is proposed. First, the minimum initial set of composite characteristics is determined experimentally for a number of controlling parameters from tribological and mechanical tests. The subsequent computer-aided design of the material in the form of constructing the corresponding response surfaces in the space of states makes it possible to identify the range of variation of the controlling parameters to provide the specified operational and technological characteristics. This approach is illustrated by the computer-aided design of the material composition (feedstock) in the form of an extrudable polymer composite based on ultra-high molecular weight polyethylene (UHMWPE) for applications in additive technologies. An optimal formulation is proposed for the UHMWPE + n wt % HDPE-g-SMA + n wt % PP ternary mixture that has tribological and mechanical properties at the level of unfilled UHMWPE and, at the same time, the melt flow index required for 3D printing by the fused deposition modeling method.

Об авторах

S. Panin

Institute of Strength Physics and Materials Science, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Tomsk Polytechnic University

Автор, ответственный за переписку.
Email: svp@ispms.tsc.ru
Россия, Tomsk, 634055; Tomsk, 634050

S. Bochkareva

Institute of Strength Physics and Materials Science, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Tomsk State University of Control Systems and Radio Electronics

Email: svp@ispms.tsc.ru
Россия, Tomsk, 634055; Tomsk, 634050

D. Buslovich

Institute of Strength Physics and Materials Science, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Tomsk Polytechnic University

Email: svp@ispms.tsc.ru
Россия, Tomsk, 634055; Tomsk, 634050

L. Kornienko

Institute of Strength Physics and Materials Science, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: svp@ispms.tsc.ru
Россия, Tomsk, 634055

B. Lyukshin

Institute of Strength Physics and Materials Science, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Tomsk State University of Control Systems and Radio Electronics

Email: svp@ispms.tsc.ru
Россия, Tomsk, 634055; Tomsk, 634050

I. Panov

Tomsk State University of Control Systems and Radio Electronics

Email: svp@ispms.tsc.ru
Россия, Tomsk, 634050

S. Shil’ko

Belyi Institute of Mechanics of Metal–Polymer Systems, National Academy of Sciences of Belarus

Email: svp@ispms.tsc.ru
Белоруссия, Gomel, 246050

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».