Ученые Института проблем машиноведения РАН создали новую математическую модель, способную повысить точность расчета прочности перспективных «умных» материалов — от сплавов с памятью формы до адаптивных композитов. Ключевая задача – предсказать, как фазовые превращения (изменение микроструктуры материала) влияют на распространение трещин и, следовательно, надёжность конструкций. Об этом CNews сообщили представители Института проблем машиноведения РАН.
Сегодня инженеры зачастую сталкиваются с проблемой неопределенности свойств новых материалов. Классические методы оценки прочности оказываются неэффективными из-за сложных механизмов деформирования и изменения микроструктуры. Из-за отсутствия точной информации приходится идти на компромисс: либо утяжелять конструкцию, что может снизить ее эффективность, либо рисковать ее непредвиденным поведением.
Российские исследователи совершили важный шаг, математически «сшив» макромеханику деформирования, микропроцессы (фазовые превращения в кристаллической решетке) и процесс разрушения. Удалось описать не просто последовательность событий, а их взаимосвязанность: трещина вызывает фазовый переход, а область новой фазы вокруг трещины, как щит или катализатор, меняет скорость ее роста. Таким образом, новая модель объединяет процессы деформирования, фазовых превращений и разрушения, что критически важно для функциональных материалов, свойства которых меняются под внешним воздействием.
«Наш подход позволяет уйти от изолированного рассмотрения фазовых переходов, деформации и разрушения. Мы описываем их как единую эволюционирующую совокупность явлений, в которой изменение структуры материала в окрестности вершины трещины напрямую диктует механические условия для ее дальнейшего роста или блокирования. Это ключ к переходу от эмпирического подбора материалов к их целенаправленному проектированию с необходимым запасом прочности и функциональности», — сказала младший научный сотрудник ИПМаш РАН Полина Кабанова.
Новая модель даст материаловедам и конструкторам инструмент для прогнозирования и управления долговечностью изделий в аэрокосмической отрасли, медицине, энергетике. Модель также может использоваться при разработке цифровых двойников ответственных конструкций.


