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

21008ИИ-агент в чужой сессии: кто отвечает за его действия 21007Какие версии Zoom Workplace для Windows уязвимы для удалённого повышения привилегий? 21006Как две уязвимости в Xen Orchestra открыли путь к захвату XCP-ng? 21005Поддельные сайты ИИ превращают опечатки в ловушки 21004Как обновление Node.js закрывает уязвимости HTTP/2 и TLS? 21003Почему Claude Fable5.2 обошёл GPT-6 Cyber в испытании многоэтапных кибератак? 21002Две уязвимости Red Hat Quay открыли доступ к чужим образам 21001После сигнала: почему для расследования нужны подробные сетевые данные 21000Критическая ошибка PTC Windchill и FlexPLM открывает путь к удалённому выполнению кода 20999Слепые зоны идентичности: чего не хватает SOC при расследовании атак 20998Обновления Apple закрыли лазейки в групповых чатах и Bluetooth 20997Уязвимость iPhone может открыть приложениям доступ к чужим файлам 20996Что раскрыла расширенная проверка утечки Fireworks AI? 20995Уязвимость в Apache HTTP/2: удалённое выполнение кода без входа 20994Как защитить виртуальные машины Google Cloud от утечек на AMD Turin?
Ссылка