COMPARISON OF THE RESULTS OF CALCULATION OF ENGINEERING CONSTANTS OF POLYMER-METALLIC COMPOSITES OBTAINED BY VARIOUS METHODS

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Background. Distinctive features of polymer layered composite materials are the anisotropy of the mechanical properties of the entire material and each of its layers. Materials and methods. This leads to a complication of the design process, which is due to the need to determine the effective elastic characteristics of the polymer layered composite material, taking into account its structure. The aim of the work is to evaluate the existing methods for calculating the effective elastic properties of polymer-metal composites based on a nylon matrix and stainless steel reinforcement by comparing the calculation results obtained by different methods. Results. The study found that all engineering constants are consistent and further mesh refinement does not make sense. Conclusions. Poisson's ratio obtained on the mesh is positive, while the values obtained by other methods are negative. This allows us to conclude that the mesh used is not detailed enough.

Sobre autores

Ekaterina Kartashova

Penza State University

Autor responsável pela correspondência
Email: katrina89@yandex.ru

Assistant of the sub-department of theoretical and applied mechanics and graphics

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Aleksandr Muyzemnek

Penza State University

Email: muyzemnek@yandex.ru

Doctor of technical sciences, professor, head of the sub-department of theoretical and applied mechanics and graphics

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Bibliografia

  1. Yurkov N.K., Yakimov A.N. Prospects of blended learning in technical universities. Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost' i kachestvo = Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2024;1: 289–291. (In Russ.)
  2. Kartashova E.D., Muyzemnek A.Yu. Consideration of technological defects in the design of products made of polymer layered composite materials. Trudy Mezhdunarodnogo simpoziuma Nadezhnost' i kachestvo = Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2023;1:212–216. (In Russ.)
  3. Digimat 2023.1 MF User’s.
  4. Eshelby J.D. The determination of the elastic field of an ellipsoidal inclusion and related problems. Proceedings of the Royal Society of London. Series A. 1957;(241):376–396.
  5. Mori T., Tanaka K. Average stress in matrix and average elastic energy of materials with misfitting inclusions. Acta Metallurgica. 1973;(21):571–574.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

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».