ВЛИЯНИЕ РАЗБРОСА ХАРАКТЕРИСТИК ЭЛЕМЕНТОВ КОМПОЗИЦИИ НА ЭФФЕКТИВНЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ ТЕПЛОВОГО РАСШИРЕНИЯ МИКРОНЕОДНОРОДНЫХ МАТЕРИАЛОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложен подход для численного исследования осредненных коэффициентов линейного теплового расширения многофазных композитов на основе метода статистических испытаний. Данный подход позволяет учитывать стохастическую природу композита, т.е. исследовать влияние разброса физико-математических характеристик субструктурных элементов в частности: модулей Юнга, коэффициентов Пуассона и линейного теплового расширения. При этом используемая математическая модель композита основана на принципе эффективной однородности, структурном анализе и учитывает естественные условия сопряжения (для деформаций, напряжений и температуры) на границе раздела фаз. Численные результаты для эффективных коэффициентов линейного теплового расширения композита приведены для различных структур трехфазных сред, для которых получены доверительные интервалы с заданной доверительной вероятностью. Оценено влияние стохастической природы различных характеристик субструктурных элементов на математическое ожидание коэффициентов линейного теплового расширения композита.

Об авторах

Б. С. Резников

Email: reznikov@corp.nstu.ru
доктор технических наук, профессор, Новосибирский государственный технический университет, e-mail: reznikov@corp.nstu.ru

А. В. Гобыш

Email: agobysh@mail.ru
кандидат физико-математических наук, Новосибирский государственный технический университет, e-mail: agobysh@mail.ru

Список литературы

  1. Резников Б.С., Никитенко А.Ф., Кучеренко И.В. Прогнозирование макроскопических свойств структурно-неоднородных сред: сообщение 1 // Известия вузов. Строительство. – 2008. – № 2. – С. 10–17.2. Резников Б.С., Гобыш А.В. Расчёт эффективных коэффициентов теплового расширения микронеоднородных композитов // Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации. – 2013. – № 2 (21). – С. 139–149.3. Резников Б.С., Гобыш А.В. Прогнозирование структуры многофазных размеростабильных композитов при температурном воздействии // Доклады 3 Всероссийской конференции «Проблемы оптимального проектирования сооружений». – Новосибирск: Изд-во НГАСУ, 2014. – С. 345–352.4. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) / Н.П. Бусленко, Д.И. Голенко, И.М. Соболь, В.Г. Срагович, Ю.А. Шрейдер. – М.: Физматгиз, 1962. – 332 с.5. Резников Б.С. Прогнозирование разрушения кольцевых пластин с учетом реальной структуры и стохастической природы армированного материалов // Краевые задачи и их приложения: межвузовский сборник научных трудов. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 1989. – С. 89–99.6. Резников Б.С. Расчет на прочность конструкций из армированных материалов методом Монте-Карло // Механика композитных материалов. – 1986. – № 6. – С. 1059–1063.7. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. – М.: Наука, 1964. – 576 с.8. Математическая статистика: учебник / В.М. Иванова, В.Н. Калинина, Л.А. Нешумова, И.О. Решетникова. – 2-е изд. перераб. и доп. – М.: Высшая школа, 1981. – 371 с.9. Шермергор Т.Д. Теория упругости микронеоднородных сред. – М.: Наука, 1977. – 400 с.10. Подстригач Я.С., Коляно Ю.М. Обобщенная термомеханика. – Киев: Наукова думка, 1976. – 310 с.11. Скудра А.М., Булавс Ф.Я., Роценс К.А. Ползучесть и статическая усталость армированных пластиков. – Рига: Зинатне, 1971. – 238 с.12.  Игнатов И.В., Стрельченко И.Г., Юрьев С.В. Статистические характеристики механических констант стеклопластиков // Механика полимеров. – 1972. – № 6. – С. 1025–1028.13. Тарнопольский Ю.М., Скудра А.Н. Конструкционная прочность и деформативность стеклопластиков. – Рига: Зинатне, 1966. – 260 с.14. Тарнопольский Ю.М., Розе А.В. Особенности расчёта деталей из армированных пластиков. – Рига: Зинатне, 1969. – 274 с.15. Дубровский И.М., Егоров Б.В., Рябошапка К.П. Справочник по физике. – Киев: Наукова думка, 1986. – 558 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).