Новости

14 мая, 2021 14:45

Разработанная в КФУ математическая модель ускорит создание сплавов с заданными свойствами

Сотрудники кафедры вычислительной физики и моделирования физических процессов Института физики Казанского федерального университета исследовали уникальные физико-механические свойства совершенно нового перспективного материала – аморфного пористого нитинола, а также предложили методику, с помощью которой можно существенно ускорить синтез пористых сплавов с заданными свойствами на основе никеля.
Пресс-служба КФУ

Работа велась в рамках поддержанного грантом Российского научного фонда проекта «Теоретические, симуляционные и экспериментальные исследования физико-механических особенностей аморфообразующих систем с неоднородными локальными вязкоупругими свойствами», руководителем которого является заведующий кафедрой, профессор Анатолий Мокшин.  

В процессе создания математической модели физиками были выполнены уникальные расчеты, результаты которых представлены в статье, опубликованной в высокорейтинговом журнале International Journal of Solids and Structures.

«Мы произвели расчеты для никелида титана (пористого нитинола). Он активно используется в различных отраслях промышленности благодаря уникальным физико-механическим свойствам, таким, как низкий удельный вес, высокая коррозионная стойкость, хорошая биосовместимость и эффект памяти формы – способность восстанавливать первоначальную форму после механических воздействий», – ввел в курс дела первый автор статьи, доцент кафедры вычислительной физики и моделирования физических процессов Булат Галимзянов.  

Узнать всю интересующую их информацию о физико-механических свойствах аморфного пористого нитинола ученые смогли с помощью компьютерного моделирования.  

«Получение нитинола в виде аморфной пены является крайне трудоемким процессом, требующим высоких температур и экстремально высоких скоростей охлаждения расплава (более миллиона кельвинов в секунду). Очевидно, что такого рода исследования с помощью традиционных экспериментальных методов являются чрезвычайно дорогостоящими и сложными. Нами было предложено выполнение соответствующих исследований на компьютере, например с помощью моделирования методом молекулярной динамики», – пояснил ученый.   

Аморфные металлические пены, считает Булат Наилевич, могут быть отнесены к классу так называемых перспективных материалов.

«Они представляют собой ячеистую структуру, состоящую из твердого металлического каркаса с заполненными газом порами. Поры могут быть герметичными или соединенными. Объемная доля пор (пористость) и их герметичность определяют основные физико-механические свойства металлической пены, среди которых – низкая теплопроводность, высокая пластичность, способность к поглощению шума. Благодаря этим свойствам металлические пены могут найти широкое применение в виде конструктивных элементов в автомобильной промышленности, в судостроении и аэрокосмической отрасли», – проинформировал физик.

Выполненные в КФУ исследования в частности демонстрируют, что аморфный пористый нитинол способен выдерживать большие механические нагрузки, значительно превышающие те, которые может выдерживать кристаллический аналог этого материала – так называемый кристаллический нитинол.

«Аморфный пористый нитинол является биосовместимым сплавом и превосходно подходит для производства протезов и протезно-ортопедических изделий. Его способность сопротивляться растяжению и сжатию выше, чем у костных тканей, при одинаковой степени пористости», – сообщил Булат Галимзянов.

По словам доцента Института физики, разработанная математическая модель позволит очень быстро создавать металлические пены на основе никеля нужной пористости, пластичности, упругости и хрупкости.

14 марта, 2024
Электростанции произведут больше энергии с новым покрытием лопастей газовых турбин
Исследователи из Сколтеха определили керамические материалы, покрывая которыми металлические детал...
7 марта, 2024
Энергоэффективность мозга: российские физики разработали элементную базу для нейроморфной квантовой нейросети
Российские ученые разработали элементную базу для нейроморфного вычислительного устройства, которо...