AN APPROACH FOR CONSTRUCTING REFINED GENERALIZED MODELS OF DURABILITY OF COMPOSITES IN EXTREME CONDITIONS BASED ON MODERN PROVISIONS KINETIC THEORY OF STRENGTH

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

An approach is proposed for constructing refined generalized models of the durability of composites under extreme conditions based on modern provisions of the kinetic theory of strength. Within the framework of variational formulations, effective methods for predicting the defining characteristics (residual life, strength, reliability, durability) of composites under extreme environmental conditions have been proposed and developed. The conducted research made it possible to develop a methodology for harmonizing the defining parameters of physical models at the micro level with the corresponding defining parameters of mathematical models at the macro level, which makes it possible to solve the problem of restoring the parameters of physical and chemical processes occurring at the micro level and leading to destructive changes in composites and deterioration of their characteristics over time.

About the authors

E. L. Gusev

Institute of Oil and Gas Problems of the Federal Research Center “Yakut Scientific Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences”; Institute of Mathematics and Informatics, North-Eastern Federal University

Email: elgusev@mail.ru
Yakutsk, Russia; Yakutsk, Russia

V. N. Bakulin

Institute of Applied Mechanics of the Russian Academy of Sciences

Email: vbak@yandex.ru
Moscow, Russia

References

  1. Уржумцев Ю. С. Прогнозирование длительного сопротивления полимерных материалов. М.: Наука, 1982. 222 с.
  2. Каблов Е. Н., Старцев О. В. Влияние внутренних напряжений на старение полимерных композиционных материалов // Механика композитных материалов. 2021. Т. 57. № 5. С. 805–822.
  3. Степанов М. Н., Зинин А. В. Прогнозирование характеристик сопротивления усталости материалов и элементов конструкций. М.: Инновационное машиностроение, 2007. 392 с.
  4. Bakulin V. N. Ostrik A. V. The combined thermal and mechanical effect of radiation and shock waves on a multilayer orthotropic shell with a heterogeneous coating. J. Appl. Math. Mech. 78 (2), 155–162 (2014).
  5. Bakulin V. N. Ostrik A. V. Nonstationary deformation and failure of composite shells. Mech. Solids. 43 (4), 635–641 (2008).
  6. Bakulin V. N., Bugay I. V., Ostrik A. V. Universal Numerical Code For Modeling Of Non-Static Deformation And Destruction Of Sandwich Thin Constructions Under Action Of Intensive Energy Fluxes. Marine Intellectual Technologies. 2010. № 2(8). P. 3–6.
  7. Бакулин В. Н., Острик А. В., Потапенко А. И. Расчет коэффициента Грюнайзена при облучении гетерогенного материала с полыми микросферами и пластическим связующим // Проблемы машиностроения и надежности машин. М. 2001. № 2. С. 84—89.
  8. Петров М. Г. Прочность и долговечность элементов конструкций. Подход на основе моделей материала как физической среды. LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015. 463 с.
  9. Петров В. А., Башкарев А. Я., Веттегрень В. И. Физические основы прогнозирования долговечности конструкционных материалов. СПб.: Политехника, 1993.
  10. Реутов А. И. Прогнозирование климатической стойкости полимерных материалов, применяемых в строительстве // Вестник ТГАСУ. 2009. № 2. С. 127–141.
  11. Lurie S. A., Solyaev Yu. O., Nguen D. Q. u.a. Experimental investigation modeling the impact of thermocycling on mechanical properties of carbon fiberreinforcedplastic // Composites: Mechanics, Computations, Applications. An International Journal. 2015. V. 3. № 7. P. 1–13.
  12. Dumansky A. M., Tairova L. P. Time-dependent behavior of carbon fibre reinforced laminates // Proceedings of the Second Int. Conference on advanced composite materials and technologies for aerospace applications. Wrexham, North Wales, United Kingdom, 2012. P. 75—79.
  13. Реутов А. И. Прогнозирование надежности строительных изделий из ПМ. М.: РИФ “Стройматериалы”. 2007. 184 с.
  14. Потапова Л. Б., Ратнер С. Б. Прогноз долговечности хрупких полимеров по результатам кратковременных испытаний на прочность // МКМ. 1990. № 4. С. 742–745.
  15. Кикоин А. К., Кикоин И. К. Молекулярная физика. М.: Лань, 2008. 408 с.
  16. Регель В. Р., Слуцкер А. Ж., Томашевский Э. Е. Кинетическая природа прочности твердых тел. М.: Наука, 1974. 660 с.
  17. Уржумцев Ю. С., Черский И. Н. Научные основы инженерной климатологии полимерных и композитных материалов // Механика композитных материалов. 1985. № 4. С. 708–714.
  18. Булманис В. Н., Старцев О. В. Прогнозирование изменения прочности полимерных волокнистых композитов в результате климатического воздействия / Препринт. Якутск: ЯНЦ СО РАН, 1988. 32 с.
  19. Булманис В. Н., Ярцев В. А., Кривонос В. В. Работоспособность конструкций из полимерных композитов при воздействии статических нагрузок и климатических факторов // Механика композит. материалов. 1987. № 5. С. 915–920.
  20. Gusev E. L., Bakulin V. N. Variation formulations of inverse problems in forecastting the residual life of composites // Doklady Physics. 2018. V. 63. № 9. P. 388–392.
  21. Gusev E. L., Bakulin V. N. Optimal control under a decrease in the thermal-field intensity based on selection of the heterogeneous – construction structure in the variational formulation // Doklady physics. 2018. V. 63. № 5. P. 213–217. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1392/1/012008
  22. Gusev E. L., Bakulin V. N. Variational Methods of Solving Problems on Control of the Intensity of a Temperature Field // Journal of Engineering Physics and Thermophysics. 2021. V. 94, № 5. P. 1117–1123.
  23. Gusev E. L., Bakulin V. N. Generalized Durability Models and their Application to Solving Problems on Predicting the Defining Characteristics of Composites // Mechanics of Composites Materials. 2022. V. 58. № 3. P. 355–364
  24. Gusev E. L., Bakulin V. N. Mathematical Methods for Predicting the Determining Characteristics of Composite under the Influence of Extreme Factors // AIP Conference Proceedings, 2023, 2948(1), 020030.
  25. Колосова А. С., Сокольская М. К., Виткалова И. А. и др. Современные полимерные композиционные материалы и их применение // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2018. № 5-1. С. 245–256.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».