Influence of range of compositions elements characteristics on the effective thermal expansion coefficients for microheterogeneous materials

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The approach for the numerical analysis of the averaged thermal expansion coefficients of multiphase composites based on the method of statistical testing is proposed. This approach allows to take into account the stochastic nature of the composite. The influence of the variation of physical and mathematical characteristics of the substructural elements: Young modulus, Poisson ratios and linear thermal expansion coefficients is investigated. The mathematical model of the composite is based on the principle of effective homogeneity, structural analysis and correctly formulated interference conditions (for deformation, stress and temperature) at the interphase boundary. The numerical results are presented for the effective coefficients of linear thermal expansion of the composite for various structures of three-phase environments. The confidence intervals with given confidence probability for various structures are found. The influence of the stochastic nature of various characteristics of substructural elements on mathematical expectation of thermal expansion coefficients of the composite is estimated.

About the authors

B. S. Reznikov

Email: reznikov@corp.nstu.ru
D.Sc. (Engineering), Professor, Novosibirsk State Technical University, e-mail: reznikov@corp.nstu.ru

A. V. Gobysh

Email: agobysh@mail.ru
Ph.D. (Physics and Mathematics), Novosibirsk State Technical University, e-mail: agobysh@mail.ru

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».