Разработка критерия, чувствительного к износу, на примере моделирования поверхностного разрушения молекулярных моделей политетрафторэтилена и Ф4К20

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Выполнен расчет ряда энергетических параметров молекулярных моделей политетрафторэтилена и его композита Ф4К20. В результате моделирования трения и износа определены величины энергий межмолекулярных связей в объеме построенных моделей UVinter, в поверхностной зоне USinter и на границе раздела слой переноса — контртело, а также рассчитаны величины модулей сдвига моделей исследуемых материалов. Получено, что в Ф4К20 по сравнению с исходной матрицей происходит повышение всех указанных параметров, что может свидетельствовать о стабилизации кинетического состояния молекул в присутствии наполнителя. По результатам сравнительного анализа UVinter, USinter и Uadinter с величиной интенсивности линейного изнашивания, определенной для исследуемых материалов в результате триботехнических испытаний, в качестве критерия, чувствительного к износу на молекулярном уровне, предложена величина UVinter, а в качестве дополнительного параметра, характеризующего адгезионную прочность слоев переноса, предложено принимать величину Uadinter.

作者简介

С. Ли

Chengdu Aeronautic Polytechnic

Email: elenasedakova2006@yandex.ru
中国, Chengdu

Е. Седакова

Институт Проблем Машиноведения РАН (ИПМашРАН)

编辑信件的主要联系方式.
Email: elenasedakova2006@yandex.ru
俄罗斯联邦, Санкт-Петербург

А. Поздняков

Институт Проблем Машиноведения РАН (ИПМашРАН); Физико-технический институт им. А. Ф. Иоффе РАН

Email: elenasedakova2006@yandex.ru
俄罗斯联邦, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

А. Бреки

Институт Проблем Машиноведения РАН (ИПМашРАН); Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: elenasedakova2006@yandex.ru
俄罗斯联邦, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

参考

  1. Мышкин Н. К. Об эффекте масштабного синергизма дисперсного наполнения в улучшении триботехнических характеристик полимерных композитов //Полимерные материалы и технологии. 2023. Т. 9. № 2. C. 5.
  2. Bhargava S., Makowiec M. E., and Blanchet T. A. Wear Reduction Mechanisms within Highly Wear-Resistant Graphene and Other Carbon-Filled PTFE Nanocomposites // Wear. 2020. V. 444. 203163.
  3. Кисель Ю. Е., Кравченко И. Н., Купреенко А. И. и др. Влияние прочности компонентов композиционных материалов на их физико-механические свойства // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2021. № 6. C. 43–51.
  4. Vasilev A. P., Struchkova T. S., Nikiforov L. A., Okhlopkova A. A., Grakovich P. N., Shim E. L. and Cho J. H. Mechanical and Tribological Properties of Polytetrafluoroethylene Composites with Carbon Fiber and Layered Silicate Fillers // Molecules. 2019. V. 24. № 2. P. 224.
  5. Слепцова С. А., Лазарева Н. Н., Федосеева В. И., Капитонова Ю. В., Охлопкова А. А. Влияние катионов металлов механоактивированного бентонита на триботехнические процессы в ПТФЭ // Трение и износ. 2018. Т. 39. № 6. С. 604–611.
  6. Данилова С. Н., Дьяконов А. В., Васильев А. П., Герасимова Ю. С., Охлопкова А. А., Слепцова С. А. Исследование триботехнических свойств сверх-высокомолекулярного полиэтилена, наполненного серой, дифенилгуанидином и 2-меркапто-бензтиазолом // Вопросы материаловедения. 2019. № 3 (99). C. 91–98.
  7. Sedakova E. B., Kozyrev Yu. P. Using the wear model of polymer composites based on polytetrafluoroethylene to determine the filling efficiency of matrix // In book: Mechanics and Control of Solids and Structures. Advanced Structured Materials / Eds. V. A. Polyanskiy, A. K. Belyaev. Springer, Cham. 2022. 646 p. Chapter 27. P. 573–588.
  8. Chawla R., Sharma S. A molecular dynamics study on Young’s modulus and tribology of carbon nanotube reinforced styrene-butadiene rubber // J. of Molecular Modeling. 2018. V. 24 (4). P. 1–9.
  9. He E., Wang S., Li Y. et al. Enhanced tribological properties of polymer composites by incorporation of nano-SiO2 particles: a molecular dynamics simulation study // Computational Materials Science. 2017. V. 134. P. 93–99.
  10. Wang B., Zhang K., Zhou C., Ren M., Gu Y., Li T. Engineering the mechanical properties of CNT-PEEK nanocomposites // The Royal Society of Chemistry. 2019. V. 9 (23). P. 12836–12845.
  11. Ли С. Методика оценки износостойкости полимерных нанокомпозиционных покрытий. Автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук. СПб.: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. 18 с.
  12. Lin F., Xiang Y., Shen H. S. Temperature Dependent Mechanical Properties of Graphene Reinforced Polymer Nanocompositese. A Molecular Dynamics Simulation // Compos. Part B Eng. 2017. V. 111. P. 261–269.
  13. Liu F., Hu N., Ning H., Atobe S., Yan C., Liu Y. et al. Investigation on the Interfacial Mechanical Properties of hybrid Graphene-Carbon Nanotube/Polymer Nanocomposites // Carbon. 2017. V. 115. P. 694–700.
  14. Huai Sun, Zhao Jin, Chunwei Yang, Reinier L. C. Akkermans, Struan H. Robertson, Neil A. Spenley, Simon Miller, Stephen M. Todd. COMPASSII: extended coverage for polymer and drug-like molecule databases // J. of Molecular Modeling. 2016. V. 22. P. 1–10.
  15. Subramaniyan A. K., Sun C. T. Continuum interpretation of virial stress in molecular simulations // Int. J. of Solids and Structures. 2008. V. 45 (14–15). P. 4340–4346.
  16. Swope W., Andersen H., Berens P. et al. A computer-simulation method for the calculation of equilibrium-constants for the formation of physical clusters of molecules-application to small water clusters // The Journal of Chemical Physics. 1982. V. 76 (1). P. 637–649.
  17. Nye J. F. Physical Properties of Crystals. Clarendon: Oxford, 1957. 350 p.
  18. Blanchet T. A., Kennedy F. E. Sliding wear mechanism of polytetrafluoroethylene (PTFE) and PTFE composites // Wear. 1992. V. 153 (1). P. 229–243.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

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».