Учеными кафедры МиМ разработан эффективный метод анализа упругопластических деформаций пористых нанопластин
Учеными научного коллектива кафедры "Математика и моделирование" Физико-технического института Саратовского государственного технического университета имени Гагарина Ю.А. разработан метод анализа упругих и упругопластических функционально-градиентных пористых нанопластин.
Авторами разработки являются заведующий кафедрой "Математика и моделирование", профессор Вадим Крысько, профессор кафедры МиМ Максим Жигалов, аспирант кафедры МиМ Алексей Тебякин и молодой ученый Вадим Крысько-мл.
Пористые тонкостенные пространственные конструкции применяют во многих областях авиа- и космической техники, автомобилестроении, медицинском оборудовании и гироскопии – при проектировании и создании чувствительных элементов наноэлектромеханических систем, которые часто подвергаются значительным статическим нагрузкам, приводящим к пластическим деформациям. Учет пористости является важной характеристикой композитного наноматериала, способствующей улучшению теплоизоляции, вибрации, управлению энергопотреблением, звукопоглощению структуры. Но в научной литературе данный вопрос не освещен, поэтому разработанные учеными кафедры "Математика и моделирование" математическая модель нелинейных функционально-градиентных пористых нанопластин и эффективные методы упругопластического анализа подобных механических структур являются совершенно новыми и имеют широкую научную и практическую значимость. Разработанная методология позволяет проводить исследование влияния нанокоэффициента, типов зависимостей интенсивности деформаций-интенсивности напряжений на упругопластическое поведение нанопластины.
Научные исследования проведены в рамках сотрудничества с институтом гидродинамики имени М.А. Лаврентьева Сибирского отделения РАН по гранту Российского научного фонда (проект № 22-11-00160) и опубликованы в журнале "Applied Mathematical Modelling" в виде статьи "Physical Nonlinearity in Porous Functionally Graded Kirchhoff Nano-plates: Modeling and Numerical experiment".
Прикладная математика и моделирование – это тот необходимый фундамент, на базе которого достигаются новые научные результаты, имеющие не только фундаментальное значение, но и прикладное, особенно важное в инженерии в таких разделах, как искусственный интеллект, нейронные сети и методы машинного обучения. Данная работа выполнена в русле исследований кафедры "Математика и моделирование", проводимых по единственному в стенах СГТУ имени Гагарина Ю.А. фундаментальному направлению "Прикладная математика и информатика".
Справка:
Журнал "Applied Mathematical Modelling" – это рецензируемый журнал международного издательства Elsevier Inc., входящий в первый квартиль Q1 по таким направлениям, как Прикладная математика и Моделирование. Импакт-фактор 9.4. Публикации охватывают широкий спектр тем, включая механику твердого тела и механику металлов, моделирование надежности и оптимизация системы, соответствующие вопросы разработки программного обеспечения. Работы проходят жесткий экспертный отбор четырьмя рецензентами, и к публикации принимаются менее 30% подаваемых на рассмотрение рукописей. Работы, использующие существующие численные методы, должны демонстрировать достаточную новизну решения практических задач.
