Возможно ли предсказать прочность материала без сложных вычислений?

Современная промышленность остро нуждается в новых сверхпрочных материалах, способных выдерживать экстремальные нагрузки и сохранять свои свойства в различных условиях. Разработка таких материалов — сложный процесс, требующий не только понимания их структуры, но и точного предсказания механических свойств, таких как твердость. Твердость, определяющая устойчивость материала к деформациям и повреждениям, измеряется путем вдавливания в него индентора, и является критически важным показателем. Новые модели твердости могут стать ключом к созданию более прочных и долговечных изделий.
Возможно ли предсказать прочность материала без сложных вычислений?
Изображение носит иллюстративный характер

Традиционные методы, использующие химические связи, ионизацию, электроотрицательность и модули упругости, часто оказываются недостаточно точными и сложными в применении. Ученые из Сколковского института науки и технологий (Сколтех) представили новый, физически интуитивный подход к этой задаче. Исследовательская группа, в составе которой аспирант Фаридун Джалолов и профессор Александр Квашнин, разработала модель, способную предсказывать твердость материала, основываясь на всего двух параметрах: модуле сдвига и производной модуля объемного сжатия по давлению.

Модуль сдвига характеризует сопротивление материала деформациям сдвига, а производная модуля объемного сжатия по давлению отражает влияние температуры на твердость. Оба эти параметра могут быть получены как путем простых расчетов, так и экспериментально, что делает новую модель очень удобной для практического использования. В отличие от существующих методов, модель учитывает пространственную зависимость (анизотропию) твердости, обусловленную модулем сдвига, а также влияние температуры, благодаря производной модуля объемного сжатия по давлению. Модель оказалась точной не только для обычных твердых, но и для сверхтвердых материалов.

Эффективность новой модели подтверждена экспериментальными данными и результатами моделирования с применением машинного обучения. Для проверки точности модели исследователи использовали такие материалы, как диборид рения (ReB2) и карбид бора (B4C), известные своей высокой твердостью. Результаты, полученные с помощью новой модели, полностью совпали с экспериментальными измерениями, что подтверждает ее высокую точность и надежность.

Работа, озаглавленная «Физически интуитивная анизотропная модель твердости» ("Physically intuitive anisotropic model of hardness"), была опубликована в 2024 году в журнале Physical Review Materials (DOI: 10.1103/PhysRevMaterials.8.123601) и размещена в архиве препринтов arXiv (DOI: 10.48550/arxiv.2412.). Это исследование открывает новые перспективы для быстрой и точной оценки твердости новых материалов, что является важным шагом на пути создания более прочных и долговечных изделий в различных отраслях промышленности.

Этот прорыв в области материаловедения дает возможность не только ускорить разработку новых материалов, но и снизить затраты на их тестирование. Ученые надеются, что их разработка станет важным инструментом для инженеров и материаловедов по всему миру. Новая модель твердости от Сколтеха – это формула и новый взгляд на свойства материалов, делающий их предсказуемыми и управляемыми.


Новое на сайте

19719Как хакеры через одну дыру в Next.js украли ключи от 766 серверов? 19718Artemis II покинул земную орбиту и летит к луне 19717NASA показало невиданные снимки кометы 3I/ATLAS и запечатлело старт лунной миссии Artemis... 19716Сифилис появился 4000 лет назад — или его находили не там, где искали? 19715Энергетический дисбаланс земли зашкаливает, и учёные не могут это объяснить 19714Cisco закрыла две критические уязвимости с рейтингом 9.8 из 10 в системах IMC и SSM 19713Водород из хлебных крошек: реакция, которая может потеснить ископаемое топливо 19712Китайский спутник с «рукой осьминога» прошёл орбитальный тест дозаправки 19711Кто такие поэты и почему поэзия важна сегодня? 19710Фальшивые установщики и ISO-файлы: как киберпреступники зарабатывают на майнинге и троянах 19709Почему большие языковые модели так и не научились думать 19708WhatsApp предупредил 200 пользователей о поддельном iOS-приложении со шпионским по:... 19707Открытый код под давлением ИИ: уязвимостей стало втрое больше за один квартал 19706Мышей с диабетом первого типа вылечили, создав «смешанный» иммунитет 19705Кости для азартных игр придумали коренные американцы 12 тысяч лет назад?
Ссылка