CC BY
15УДК 669.017
Жирикова З. М., Алоев В. З.
Zhirikova Z. М., Aloev V. Z.
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ СВОЙСТВ ПОЛИМЕРНЫХ МАТЕРИАЛОВ
METHODS OF FORECASTING OF OPERATIONAL PROPERTIES OF POLYMERIC MATERIALS
Статья посвящена актуальной на сегодняшний день проблеме долгосрочного прогнозирования эксплуатационных свойств полимерных материалов, подверженных действию различных факторов старения (повышенная температура, механическая нагрузка, электрическое поле, радиация и т. д.).
Задача прогнозирования состоит в предсказании изменений свойств материала во времени. Прогнозирование предусматривает экстраполяцию результатов лабораторного испытания материала при некоторых определенных условиях на другие, о поведении его в которых нет данных. Задачи прогноза могут решаться на трех уровнях: эмпирическом, полуэмпирическом и неэмпирическом.
Эмпирическое прогнозирование проводится по результатам лабораторных испытаний данного материала. В его основе лежат математические методы, математическая статистика, факторный анализ и теория планирования эксперимента. Определяемые в ходе такого прогнозирования параметры не имеют заранее определенного физического смысла. Эмпирическое прогнозирование имеет ограниченную ценность; оно справедливо лишь в условиях испытаний и преследует узкопрактические цели.
Полуэмпирическое прогнозирование используется в случае, когда часть параметров, входящих в математическое описание процесса старения, имеет определенный физический смысл. Надежность полуэмпирического метода ограничена, т. к. они пригодны лишь для узкого интервала испытаний и далекие экстраполяции ненадежны. Причина заключается, во-первых, в неточности уравнений, использующихся для экстраполяции (уравнение Арре-ниуса, уравнение Журкова и т. д.). Во-вторых, источником ошибок при полуэмпирическом прогнозировании является изменение механизма или режима процесса старения при переходе от условий испытания к условиям эксплуатации материала в изделии. Предвидеть эти изменения и учесть их удается не всегда.
The article is devoted to the issue date of long-term forecasting of operational properties of polymeric materials exposed on different aging factors (high temperature, mechanical load, electric field, radiation, etc.).
Forecasting challenge is predicting changes in properties of the material over time. Forecasting is involved extrapolation of results of laboratory tests of materials under certain specific conditions on the others, about the behavior of that do not have data. Forecast problems can be decided at three levels: empirical, semi-empirical and non-empirical.
Empirical prediction is based on the results of laboratory tests of materials. It is based on mathematical methods, mathematical statistics, factor analysis and the theory of experiment planning. Defined in the process of prediction parameters are not predetermined in physical sense. Empirical forecasting is of limited value; it is true only in tests of environment and pursues a narrow practical purpose.
The semi-empirical prediction is used in the case where a part of parameters in the mathematical description of the aging process has a definite physical meaning. The reliability of the semi-empirical method is limited because they are useful only for a narrow range of tests and distant extrapolation is unreliable. The reason is, firstly inaccuracies in the equations used for extrapolation (Arr-henius equation Zhurkov etc.). Secondly, the source of error in prediction is a semi-empirical or mode change mechanism of the aging process in the transition from the test operating conditions to the conditions of the material in the article. Anticipating these changes and taken them into consideration is not always possible.
В этом состоит слабость и эмпирических и полуэмпирических методов прогнозирования. Эти причины ошибок учитываются и компенсируются в комбинированном методе полуэмпирического прогнозирования. В основе комбинированного метода лежит принцип суперпозиции, или аддитивного суммирования изменений свойств материала в разных условиях.
Неэмпирическое прогнозирование основано на химической физике полимерных материалов. Прогнозируемые параметры имеют строгий физический смысл и могут быть рассчитаны теоретически.
Критический обзор методов прогнозирования эксплуатационных свойств полимерных материалов позволяет сделать вывод, что наиболее предпочтительным методом является полуэмпирическое прогнозирование. При этом необходимо, чтобы как можно большее число параметров, входящих в уравнения, описывающие кинетику изменения свойств материала, имели четкий физический смысл.
Ключевые слова: прогнозирование, эксплуатационные свойства, срок службы материала, работоспособность материала, старение.
This is a weak point of empirical and semi-empirical methods of forecasting. These sources of error are taken into account and compensated in a combined method of semi-empirical prediction. The method is based on the combined principle of superposition or summation of the additive changes the material properties in different conditions
Non-empirical prediction is based on the chemical physics of polymer materials. Estimated parameters are strict physical meaning and can be calculated theoretically.
A critical review of the performance properties ofpolymeric materials forecasting methods leads to the conclusion that the most preferred method is a semi-empirical prediction. It is necessary that the largest possible number of parameters included in the equations describing the kinetics of changes in material properties, have a clear physical meaning.
Key words: forecasting, exploiting properties, life cycle of material, the service life of material, efficiency, material aging.
Жирикова Заира Муссавна -
старший преподаватель кафедры «Техническая механика и физика», ФГБОУ ВО «Кабардино-Балкарский государственный аграрный университет имени В.М. Кокова», г. Нальчик Тел.: 8 928 703 92 20
Алоев Владимир Закиевич -
доктор химических наук, профессор, заведующий кафедрой «Техническая механика и физика», ФГБОУ ВО «Кабардино-Балкарский государственный аграрный университет имени В.М. Кокова», г. Нальчик Тел.: 8 928 081 46 00
Zhirikova Zaira Mussavna -
Senior Teacher of the chair of technical mechanics and physics», FSBEI HE «Kabardino-Balkarian State Agrarian University named after V. M. Ko-kov», Nalchik Tel.: 8 928 703 92 20
Aloev Vladimir Zakievich -
Doctor of Chemical Sciences, Professor, head of the department of technical mechanics and physics. FSBEI HE «Kabardino-Balkarian State Agrarian University named after V. M. Kokov», Nalchik
Tel.: 8 928 081 46 00
Введение. В связи с неуклонным ростом применения полимерных и композиционных материалов в народном хозяйстве, а также увеличивающейся потребностью промышленности и техники в новых, надежных материалах, работающих в сложных эксплуатационных режимах, возникает проблема долгосрочного прогнозирования поведения полимеров, подверженных действию различных факторов старения (повышенная температура,
механическая нагрузка, электрическое поле, радиация и т. д.).
Методология проведения работы. Задача прогнозирования состоит в предсказании изменений свойств материала во времени.
В строгом виде эта задача может быть поставлена следующим образом [7, 3].
Свойства материала в фиксированный момент времени определяются точкой в многомерном пространстве, каждая ось которого соответствует определенному свойству.
Этой точке соответствует радиус-вектор
«мгновенных свойств» Г, проекция которого на оси определяет эти свойства количественно (рис. 1). В многомерном пространстве свойств полимера существует область эксплуатационной пригодности Л", нахождение
вектора
который означает пригодность
материала к выполнению своих функций.
Рисунок 1 - Схема количественной оценки «мгновенных свойств» в пространстве
эксплуатационной пригодности 5" материалов
В ходе эксплуатации материала свойства его меняются и вершина, радиус вектора у, перемещается в пространстве свойств по разным траекториям и с разной скоростью, зависящими от условий эксплуатации.
Эксплуатационная прочность и работоспособность зависит от координаты точки нахождения свойств материала в многомерном
пространстве Момент времени т, когда у достигая границы области принимает предельно допустимое значение гкр , представляет собой срок службы материала.
Задача прогнозирования и состоит в определении этого времени.
Ход исследования. Обозначим через множество {хг} совокупность условий эксплуатации материала. Элементами этого множества являются температура, давление кислорода, влажность, упругость паров кислот, концентрация озона, интенсивность света или радиации, нагрузка, напряженность электрического поля и т. д. Каждое из этих условий является функцией времени.
Таким образом, уравнение движения у можно записать следующим образом:
г(0=Д{хг(0}, 0. (1)
Функция Р характеризует траекторию и скорость движения вектора у.
Путем прогнозирования решаются следующие важные проблемы:
- выдача рекомендаций для выбора материала, пригодного для эксплуатации в заданных условиях, т. е. радиус-вектор у для этого материала должен попадать в область 5 и находиться там все время службы;
- определение условий эксплуатации {хг} для какого-либо конкретного материала;
- определение срока службы или работоспособности материала в данном изделии и в заданных условиях, т. е. нахождение времени службы материала при заданных условиях;
- определение гарантийного срока службы изделий данного типа. Срок службы в заданных условиях является физико-химической задачей и решается либо теоретически, либо экспериментально на основе результатов модельных или ускоренных испытаний материала в контролируемых условиях. Принципиально новым решением данной задачи является моделирование процесса старения на ЭВМ. Для определения гарантийного срока службы необходимо учитывать элементы случайности и неконтролируемости условий эксплуатации, всевозможные отклонения свойств от среднестатистических, а также возможные изменения в режиме эксплуатации и т. д. Эта задача решается методами математической статистики и относится к области теории надежности.
Прогнозирование предусматривает экстраполяцию результатов лабораторного испытания материала при некоторых определенных условиях на другие, о поведении его, в которых нет данных.
Задачи прогноза могут решаться на трех уровнях: эмпирическом, полуэмпирическом и неэмпирическом.
Эмпирическое прогнозирование проводится по результатам лабораторных испытаний данного материала. В его основе лежат математические методы, математическая статистика, факторный анализ и теория планирования эксперимента [4].
Эмпирическое прогнозирование включает следующие основные этапы.
1. Исследование условий эксплуатации материала, наиболее существенно влияющих на
Г
изменение его практически важных свойств. Обычно, из множества факторов выбирают солнечную радиацию, влажность, агрессивные среды, внутренние и внешние напряжения в материале, температуру.
2. Составление математического описания кинетики изменения свойств материала, для которого при любых {хг} и t справедливо:
— < 0, а F >0. А
В выбранном математическом описании, например, методом наименьших квадратов, описываются неизвестные коэффициенты, наилучшим образом удовлетворяющие имеющиеся экспериментальные данные.
3. Экстраполяция на условия эксплуатации и оценка точности прогноза.
Определяемые в ходе такого прогнозирования параметры не имеют заранее определенного физического смысла. Эмпирическое прогнозирование имеет ограниченную ценность; оно справедливо лишь в условиях испытаний и преследует узкопрактические цели.
Полуэмпирическое прогнозирование используется в случае, когда часть параметров, входящих в математическое описание процесса старения, имеет определенный физический смысл. Общую схему полуэмпирического прогнозирования можно представить следующим образом.
1. Выбирается характеристика полимера, чувствительная к изменению структуры материала при старении, и определяется возможность использования материала в изделии.
2. В жестких условиях экспериментально определяется время (4р), в течение которого изменение показателя (Дг) достигает заданной критической величины (Дг^); при этом предполагается, что при Дг>Дгкр использование материала в изделии невозможно.
3. На основе теоретических представлений о механизме старения полимеров устанавливается или эмпирическим путем подбирается вид зависимости:
^ = (ки = АГкр = / (а, Л,),
где:
а - условия эксперимента (величина, характеризующая воздействия неблагоприятных факторов, например, температуры, облучения и т. д.);
Ai - коэффициенты, характеризующие старение конкретного полимерного материала (энергия активации процесса термоокислительного процесса термоокислительной деструкции и т. д.).
4. Коэффициенты Ai находятся при решении уравнения:
= / (^Л ),
где:
а - экспериментальное значение tкp, полученное в условиях, характеризуемых совокупностью величин.
Надежность полуэмпирического метода ограничена, т. к. они пригодны лишь для узкого интервала испытаний и далекие экстраполяции ненадежны. Причина заключается, во-первых, в неточности уравнений, использующихся для экстраполяции (уравнение Ар-рениуса, уравнение Журкова и т. д.). Во-вторых, источником ошибок при полуэмпирическом прогнозировании является изменение механизма или режима процесса старения при переходе от условий испытания к условиям эксплуатации материала в изделии. Предвидеть эти изменения и учесть их удается не всегда. В этом состоит слабость и эмпирических и полуэмпирических методов прогнозирования.
Эти причины ошибок учитываются и компенсируются в комбинированном методе полуэмпирического прогнозирования.
В основе комбинированного метода лежит принцип суперпозиции, или аддитивного суммирования изменений свойств материала в разных условиях [1, 5, 6].
Этот метод прогнозирования называется комбинированным, так как он сочетает эксплуатационные испытания материала с ускоренными. Достоинством этого метода являются, во-первых, он позволяет определить срок службы материала в условиях, когда экспериментально это сделать невозможно, во-вторых, удаётся резко снизить затраты времени на прогнозирование и повысить производительность метода, в-третьих, благодаря тому, что часть времени материал находится в эксплуатационных условиях, метод автоматически учитывает все особенности его эксплуатационного старения, что делает прогноз более точным и надежным.
Неэмпирическое прогнозирование основано на химической физике полимерных мате-
риалов. Прогнозируемые параметры имеют строгий физический смысл и могут быть рассчитаны теоретически.
Результаты исследования. Следует отметить, что наиболее успешным методом прогнозирования было бы неэмпирическое описание всех физико-химических процессов, протекающих в материале. Однако эта задача очень сложна и практически была решена лишь для немногих материалов [1, 2].
Учитывая это, можно считать, что наиболее предпочтительным методом остается полуэмпирическое прогнозирование. Необходимо также, чтобы как можно большее число параметров, входящих в уравнения, описы-
Литература
1. Алоев В.З., Кейдия Г.Ш., Цыганов А.Д., Зеленев Ю.В. Прогнозирование эксплуатационных свойств композиционных полимерных материалов с учетом их теплового старения. Обзорная информация. Серия «Противокоррозионная защита». М.: НИИТЭХИМ, 1992. 70 с.
2. Варбанская Р.А., Генкина Л.К., Ясина Л.Л., Штукарева В.Б., Пудов В.С. Метод прогнозирования срока службы полимерных изделий // Высокомолекулярные соединения. Сер. Б. 1979. Т. 21. № 10. С. 748-751.
3. Карпухин О.Н. Определение срока службы полимерного материала как физико-химическая проблема // Успехи химии. 1 960. Т. ХЬГХ. № 8. С. 1523-1554.
4. Круг Г.К., Сосулин Ю.А., Фадеев В.А. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции. М.: Наука, 1973. 230 с.
5. Тобольский А. Свойства и структура полимеров. М.: Мир, 1964. 220 с.
Уржумцев Ю.С., Максимов Р.Д. Прогностика деформируемости полимерных материалов. Рига: Зинатне, 1975. 210 с.
6. Эмануэль Н.М., Бучаченко А.Л. Химическая физика старения и стабилизации полимеров. М.: Наука, 1982. 359с.
вающих кинетику изменения свойств материала, имели четкий физический смысл.
Область применения результатов: сельскохозяйственное машиностроение, материаловедение, физика, химия.
Выводы. В заключении отметим, что все изложенные результаты и предлагаемые методы прогнозирования относятся к испытанию материала в форме стандартных образцов. В реальных условиях, когда материал имеет форму конкретного изделия, его размер, а также способ изготовления могут влиять на свойства материала. Это также необходимо учитывать при прогнозировании.
References
1. Aloev V.Z., Kejdiya G.Sh., Tsyganov A.D., Zelenev Yu. V. Prognozirovanie ekspluatatsionnyh svojstv kompozitsionnyh polimernyh materialov s uchetom ih teplovogo stareniya. Obzornaya informaciya. Seriya «Protivokorrozionnaya zashchita». M.: NIITEKhlM, 1992. 70 s.
2. Varbanskaya R.A., Genkina L.K., Yasi-naL.L., Shtukareva V.B., Pudov V.S. Metod prognozirovaniya sroka sluzhby polimernyh izdelij // Vysokomolekulyarnye soedineniya. Ser. B. 1979. T. 21. № 10. S. 748-751.
3. Karpuhin O.N. Opredelenie sroka sluzhby polimernogo materiala kak fiziko-himicheskaya problema // Uspehi himii. I960. T. XLIX. № 8. S. 1523-1554.
4. Krug G.K., Sosulin Yu.A., Fadeev V.A. Pla-nirovanie eksperimenta v zadachah identifikacii i ekstrapolyacii. M.: Nauka, 1973. 230 s.
5. Tobolskij A. Svojstva i struktura polime-rov. M.: Mir, 1964. 220 s.
6. Urzhumcev Yu.S., Maksimov R.D. Prog-nostika deformiruemosti polimernyh materialov. Riga: Zinatne, 1975. 210 s.
7. Emanuel N.M., Buchachenko A.L. Himi-cheskaya fizika stareniya i stabilizacii polimerov. M.: Nauka, 1982. 359 s.
