CC BY
13
^1: 10.36724/2409-5419-2020-12-5-14-21
ОЦЕНКА РИСКОВ ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ СОСТАВА РАДИОПОГЛОЩАЮЩИХ ДИСПЕРСНО-НАПОЛНЕННЫХ ПОЛИМЕРНЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ
МАРКОВ
Андрей Валентинович1
ЕФРЕМОВ Николай Юрьевич2
ОРЕШИНА Ольга Анатольевна3
Сведения об авторах:
д.т.н., профессор, заведующий кафедрой Балтийского государственного технического университета «ВОЕНМЕХ» имени Д.Ф. Устинова, г. Санкт-Петербург, Россия, markov-av@mall.ru
2к.т.н., доцент Балтийского государственного технического университета «ВОЕНМЕХ» имени Д.Ф. Устинова, г. Санкт-Петербург, Россия, nlcoefr@mall.ru
3ассистент кафедры Балтийского государственного технического университета «ВОЕНМЕХ» имени Д.Ф. Устинова, г. Санкт-Петербург, Россия,
olga_oresh@mall.ru
АННОТАЦИЯ
Проблема улучшения качества защиты от электромагнитного излучения электронных блоков управления летательных аппаратов неразрывно связана с уровнем применяемых материалов, который определяется их функциональными свойствами. В качестве таких материалов могут выступать радиопоглощающие дисперсно-наполненные полимерные композиционные материалы (РП ДНПКМ), для снижения себестоимости создания которых актуальна разработка системы прогнозирования показателей качества РП ДНПКМ. Предметом исследования являются РП ДНПКМ. Целью настоящего исследования является разработка алгоритма выбора оптимального состава РП ДНПКМ. Методология проведения исследования включает теории многокритериальной оптимизации и принятия решений. Для подтверждения основных положений разработанного алгоритма выбора оптимального состава РП ДНПКМ были проведены исследования на примере полимерного композиционного материала на основе каучука типа СКТН А, порошковых наполнителей двух типов и добавки ПМС-50. В результате установлено, что для получения нового радиопоглощающего дисперсно-наполненного полимерного композиционного материала со значением твердости (по Шору) 88,88 условных единиц, предела прочности 91,9104 Па, относительного удлинения при растяжении 54,42% необходим следующий состав компонентов: силиконовый каучук типа СКТН А (матрица) - 25%, оксид железа (порошковый наполнитель) - 38%, гидроксид алюминия (порошковый наполнитель) - 37%, присадка ПМС-50-0. Предлагаемый в работе алгоритм выбора оптимального состава РП ДНПКМ может быть применен при создании новых функциональных материалов для авиакосмической отрасли. Разработанный алгоритма содержит блок оценки риска по критерию Сэвиджа, что снижает риск утверждения неоптимального состава полимерного композиционного материала. Таким образом еще на этапе компьютерного моделирования может быть принято решение по составу нового функционального материала, что уменьшает затраты на его создание и позволяет обеспечить требуемое качество, надежность и безопасность продукции, для которой предназначены создаваемые материалы.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: полимерные композиционные материалы; многокритериальная оптимизация; критерий Сэвиджа; допустимая уступка, радиопоглощение.
Для цитирования: Марков А.В., Ефремов Н.Ю., Орешина О.А. Оценка рисков при оптимизации состава радиопоглощающих дисперсно-наполненных полимерных композиционных материалов // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2020. Т. 12. № 5. С. 14-21. doi: 10.36724/2409-5419-2020-12-5-14-21
Уо! 12 N0 5-2020, Н&ЕЗ ЕЕЗЕЛЕСН АУ!АТ!ОМ, БРАБЕ-РОСКЕТ HARDWARE
Введение
В современных реалиях аэрокосмическая промышленность является одним из основных заказчиков радио-поглощающих дисперсно-наполненных полимерных композиционных материалов (РП ДНПКМ). За счёт применения данных материалов в конструкциях летательных аппаратов (ЛА) происходит уменьшение воздействия электромагнитного излучения на электронные блоки системы управления ЛА. По своему составу и по технологии целевого применения наиболее универсальным сочетанием таких свойств по основным параметрам отличаются композиционные материалы на основе силиконовых эластомеров с порошковыми наполнителями различной степени дисперсности [1, 2].
РП ДНПКМ применяются для защиты от внешних помех электроники ЛА путем нанесения их на поверхность конструкции. Условия работы электронных блоков системы управления ЛА являются довольно жесткими по причине возможного несанкционированного электромагнитного воздействия. Одним из путей решения проблемы может стать формирование непроницаемых перегородок, которые позволяют обеспечить локализацию того блока, в котором происходит считывание сигнала. Это может быть обеспечено применением материалов, обладающих радиопоглощающими свойствами. Однако ассортимент подобных материалов не велик. В первую очередь к ним относятся металлы и металлические сплавы в виде готовых конструкционных модулей, а также металлические листы, которыми можно дублировать поверхность конструкций других материалов [3-6].
Поэтому возникает необходимость получения новых композиционных материалов, обладающих радиопоглощающими свойствами, которые можно наносить в качестве покрытия на всю величину внутренней поверхности защищаемого блока управления ЛА.
Постановка задачи
Синтезированный РП ДНПКМ является результатом взаимодействия полимерного связующего, наполнителя и модификатора. В РП ДНПКМ наполнители (например, оксид железа трехвалентного, карбонильное железо, оксиды никеля, кобальта, алюминия) придают материалу свойство радиопоглощения, но, в тоже время существенно влияют на его механические свойства (твердость, предел прочности при растяжении, относительное удлинение при растяжении), как правило,— в худшую сторону. Поэтому при создании новых РП ДНПКМ необходимо найти компромисс, т.е. при заданном коэффициенте отражения электромагнитных волн, который зависит от содержания наполнителя, необходимо оптимизировать механические характеристики РП ДНПКМ. Диапазоны изменений меха-
нических характеристик определяются конструктивными особенностями ЛА.
Разработкой РП ДНПКМ занимаются как крупные научно-исследовательские институты, так и предприятия малого бизнеса. Как правило, состав нового РП ДНПКМ назначается исходя из опыта специалистов, далее изготавливаются экспериментальные образцы. В результате исследований определяются коэффициент отражения электромагнитных волн и механические свойства. Если необходимо (в случае, когда коэффициент отражения электромагнитных волн и механические характеристики не удовлетворяют заданным требованиям), то вводятся изменения в рецептуру приготовления нового РП ДНПКМ и проводятся новые исследования свойств, пока не будет определен состав РП ДНПКМ с заданными механическими характеристиками и коэффициентом радиопоглощения. Таким образом, время, требуемое на создание нового РП ДНПКМ, составляет от нескольких недель до нескольких месяцев. Это не может не сказаться на себестоимости создания новых РП ДНПКМ. Отсюда возникает необходимость снижения себестоимости их создания, в первую очередь, за счет сокращения времени на определение состава РП ДНПКМ. Особенно это актуально для предприятий малого бизнеса. Поэтому возникает необходимость разработки математических моделей, описывающих взаимосвязь «состав РП ДНПКМ—механические свойства РП ДНПКМ», с возможностью последующей многокритериальной оптимизации механических свойств. При этом время на создание нового РП ДНПКМ может быть сокращено до нескольких недель. Оно в основном определяется временем, необходимым на изготовление экспериментальных образцов из нового РП ДНПКМ и последующего проведения исследований с целью подтверждения его рассчитанных характеристик.
Сокращение сроков разработки нового РП ДНПКМ не должно сказываться на безопасности эксплуатации объектов, к которым, прежде всего относятся ЛА, где будут установлены конструкции, выполненные с использованием РП ДНПКМ. Таким образом, при оптимизации механических характеристик создаваемого РП ДНПКМ необходимо применить математический аппарат, который позволял бы учитывать риски, а также минимизировал бы негативные последствия при утверждении состава РП ДНПКМ, которому соответствуют не вполне оптимальные механические характеристики.
Для решения задачи многокритериальной оптимизации ранжированных механических характеристик необходимо применить метод последовательных с оценкой риска по критерию Сэвиджа при назначении величины уступки (максимально допустимой величины уменьшения) для оптимизируемых механических характеристик.
Алгоритм выбора оптимального состава
РП ДНПКМ
Для принятия решения по составу нового функционального материала с помощью компьютерного моделирования разработан следующий алгоритм, отображающий основные этапы получения оптимальных показателей качества РП ДНПКМ:
1. Анализ требований заказчика РП ДНПКМ, в результате которого определяются значения коэффициента отражения электромагнитного излучения и механических характеристик. На этом же этапе проводится их ранжирование.
2. Выбор полимерного связующего, наполнителя и модификатора.
3. Разработка математических моделей «состав РП ДНПКМ — свойства РП ДНПКМ».
4. Выбор уступок для механических характеристик РП ДНПКМ с использованием критерия Сэвиджа.
5. Многокритериальная оптимизация механических характеристик РП ДНПКМ, в результате которой определяется состав (массовая доля полимерного связующего, наполнителя и модификатора) РП ДНПКМ.
6. Изготовление образцов из нового РП ДНПКМ и проведение экспериментальных исследований коэффициента отражения электромагнитного излучения и механических характеристик для подтверждения правильности выбора состава РП ДНПКМ.
В соответствии с предлагаемым алгоритмом выбора оптимального состава РП ДНПКМ разработано специальное программное обеспечение «Оптимизация состава радиопоглощающих полимерных композиционных материалов» (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020616892, автор О. А. Орешина), позволяющее автоматизировать компьютерный эксперимент.
Математические модели свойств РП ДНПКМ
РП ДНПКМ получают в результате синтеза поли-мерсодержащей основы, наполнителя, модифицирующей добавки, отвердителя. При этом массовая доля каждого компонента существенно влияет на свойства материала. Прежде всего, это относится к таким показателям как коэффициент отражения электромагнитных волн, твердость, предел прочности при растяжении, относительное удлинение при растяжении [7].
Разработка методов моделирования механического поведения композитов имеет практическую значимость. Она определена наличием случайной структуры и ее роли в формировании и образовании эффективных свойств композиционного материала. При сравнении композиционных материалов с однородными выделяются их существенные преимущества, на которые стоит обратить
внимание. К ним относятся высокое значение прочности и жесткости, усталостной долговечности [8, 9].
В результате проведенного обзора [10-15] выявлены недостатки при проведении прогнозирования свойств РП ДНПКМ, среди которых выделяются следующие: существенные ошибки получаемого прогноза, применение гипотезы в частных случаях, не учёт особенностей структуры исследуемого материала, ограниченность выдвигаемых предположений. В связи с этим возникает необходимость получения материала с определенным уровнем свойств.
Таким образом, возникает необходимость решения многокритериальной задачи оптимизации, а именно: выбор метода многокритериальной оптимизации, назначение величины уступки, обработка результатов эксперимента, анализ полученных результатов.
Наиболее важный показатель — коэффициент отражения не оптимизируется, так как необходимо получить материал с его максимальным значением.
Исследование проведено в рамках получения оптимального состава дисперсно-наполненных полимерных композиционных материалов, обладающих свойствами радиопоглощения. В качестве матрицы рассмотрен силиконовый каучук типа СКТН А (компонент х1), наполнителями являются порошковые оксид железа (х2) и гидроксид алюминия (х3), последним компонентом х4 является присадка полиметилсилоксана типа ПМС-50.
В качестве метода моделирования выбран метод Маклина — Андерсена (симплекс-решетчатое планирование эксперимента с ограничениями). При разработке математической модели применялся метод наименьших квадратов [16]
В =
(1)
где В — вектор искомых коэффициентов, F — матрица плана эксперимента; У — столбец экспериментальных значений зависимой переменной.
В результате разработки математических моделей РП ДНПКМ были получены математические модели для таких характеристик, как твердость по Шору, предел прочности и относительное удлинение при растяжении (табл. 1). При расчетах использовалось ПО М^аЬ.
Оптимизация свойств радиопоглощающих
РП ДНПКМ
Задача многокритериальной оптимизации решалась методом последовательных уступок. Математические модели, характеризующие взаимосвязь «состав РП ДНПКМ — свойства РП ДНПКМ», могут быть упорядочены в порядке убывания важности описываемой ими характеристики материала. При применении данного метода необходимо назначить величину допустимой уступки.
Уо! 12 N0 5-2020, Н&ЕЗ РЕЗЕДРСН АУ!АТ!ОМ, БРАБЕ^ОСКЕТ HARDWARE
Таблица 1
Математические модели
Характеристика Математическая модель
Твердость по Шору утв = 37,7х1 + 119,2x2 +127,8х3 + 57,9х4 -127,7х1 х2 -—145,3х1 х3 — 86,1х1 х4 + 88,5х2 х3 + 13х2 х4
Предел прочности ,упроч = 22,48х1 +123,64х2 +138,01х3 + 85,87х4 --69,18x1 х2 -83,71х1 х3 -36,67х1 х4 + 18,13х2х3 - 14,56х2х4
Относительное удлинение при растяжении уудл = 163,38X! + 68,1х2 + 59,3х3 + 129,2х4 -385,9х1 х2 --366,2х1 х3 -400,6х1 х4 + 283,6х2х3 -49х2х4
При постановке задачи получения РП ДНПКМ все характеристики (частные критерии) максимизируются и нумеруются в порядке убывания их важности. Уступка определяет возможность отклонения от максимального значения первого по важности критерия, чтобы максимизировать следующий за ним второй критерий.
При решении задачи оптимизации для сведения возможных ошибок к минимуму при назначении величины уступки выбран критерий Сэвиджа. Данный критерий применим в условиях неопределенности (неполноты информации о возможных значениях уступок) [17].
В результате проведения опроса экспертов [18] для определения величины допустимой уступки (51 и 52) по рассматриваемым параметрам полученные значения занесены в таблицу 2.
Число экспертов в группе N вычисляется по формуле [19]:
.=,
Таблица 2
Мнения экспертов по значениям величин уступок
Альтернативы (X.) Мнения экспертов Состояния
«1 52
Х1 10 25
х2 15 10
Х3 15 12
Х4 6 20
Х5 15 13
Х6 10 24
Х7 16 20
Для каждой клетки (X) находилась разность между максимальным значением данного столбца матрицы и исходом в рассматриваемой ячейке
Т- = у — Х-
г] у г г]
где в, = — — предельно допустимая относительная ошиб-
S
ка экспертной оценки, ^ — коэффициент Стьюдента, определяющий ширину доверительного интервала и зависимость от величины вероятности оценки Р ^ — табулированная величина); — среднеквадратическое отклонение распределения оценок.
Минимальная численность экспертов в группе зависит от заданной погрешности экспертной оценки и выбранной ее величины. В данном случае для выбора величин уступок для твердости (51) и прочности (52) учитываются мнения 7 экспертов.
Для каждого столбца матрицы определялось максимальное значение. Для первого столбца оно составляет 16, для второго — 25.
Из полученных значений составлена новая матрица R — «матрица сожалений» (табл. 3). По каждой строке полученной матрицы R определялась наибольшая величина. Данная величина является оценкой данной альтернативы
по критерию Сэвиджа 5.:
^ = тах(^)
Оптимальной признается альтернатива с минимальным значением данной оценки альтернативы
Sk = min(S¡ )
Таким образом, значения уступок 51 и 52 составляют 16 условных единиц и 20 1 04Па соответственно.
е
Таблица 3
«Матрица сожалений»
Альтернативы (X) Мнения экспертов Состояния «Максимальное сожаление» S. г
«1 §2
X1 6 0 6
X2 1 15 15
X3 1 13 13
X4 10 5 10
X5 1 12 12
X6 6 1 6
X7 0 5 5
У 16 25
Сущность критерия Сэвиджа заключается в минимизации риска (сведении к минимуму последствий возможных ошибок при назначении экспертами величины уступки). Данный критерий оптимальности позволяет выбрать величину уступки с минимальным риском при ошибочном мнении экспертов.
После назначения величин уступок приступают к решению задачи многокритериальной оптимизации методом последовательных уступок [20]. Особенностью метода является одинаковый порядок значений исследуемых характеристик. Для твердости и относительного удлинения это десятки у. е. и%, поэтому размерность третьей характеристики (предела прочности при растяжении) рассматриваемых материалов преобразована из МПа в 104 Па (например, вместо 0,45 МПа имеем 45^104 Па)
Нахождение максимального значения твердости выполнено с помощью встроенного оптимизатора в ПО МшйаЬ (рис. 1).
Максимальное значение твердости по Шору составляет 88,93 условных единиц при следующем процент-
ном соотношении компонентов: xl — 25%, x2 — 34,85%, x, — 40,15%, x—0%.
3 ' >4
После нахождения максимального значения первого по значимости критерия в области допустимых решений находится максимальное значение следующего по важности критерия (предела прочности). Однако при этом необходимо соблюдение следующего условие — значение первого критерия (твердости по Шору) не должно отклониться от своего максимального значения более чем на величину допустимой уступки (в данном случае 51 = 16). Также при расчетах должны учитываться дополнительные ограничения-соотношения между компонентами материала (например, x3+x4 < 0,75).
Таким образом, решается задача:
Z 2 (X) ^ max
zi( x ) > z; -а,
x е Q
При ее решении максимальное значение предела прочности (с учетом уступки) составляет 79,18 1 04Па при следующем процентном соотношении компонентов: Х1—20%, x2 — 15%, x3—60%, x4 — 5%.
Следующим этапом используется величина уступки 52 по второму критерию, которая вместе с первой уступкой применяется при нахождении условного максимума третьего частного критерия
z3 (X) ^ max zi(x) > z/ -а,
z2(x) > z2* -а2
X е Q
Максимальное значение относительного удлинения при растяжении составляет 54,42% при следующем процентном соотношении компонентов: xt—25%, x2—38%, x3 — 37%, x4—0.
Значение процентного соотношения компонентов, полученное на последнем этапе, считается оптимальным.
Таким образом, для получения нового РП ДНПКМ со значением твердости 88,88 условных единиц, предела прочности 91,9104Па, относительного удлинения при растяжении 54,42% необходим следующий состав компонентов:
- силиконовый каучук типа СКТН А (матрица)—25%
- оксид железа (порошковый наполнитель) — 38%
- гидроксид алюминия (порошковый наполнитель) — 37%
- присадка ПМС-50-0.
Отклонение полученного оптимального значения от максимально допустимого значения приведено в табл. 4.
0pV.mal High D Cur 1,0000 Low []:X1 []:X2 []:X3 0,750 0l750 0,750 [0,250] [0.34S5] [0,40 L5] 0,250 0,0 0,0 []:X4 0.150 [6,0] 0,0
Composite Desirability 1,0000 4
% У
¥ Maximum у = 83,9308 d = i,oooo
v
Рис. 1. Сочетание компонентов при максимальном значении твердости
Vol 12 No 5-2020, H&ES RESEARCH AVIATION, SPASE-ROCKET HARDWARE
Максимальное и оптимальное значения критериев
Таблица 4
Название критерия Максимальное значение Оптимальное значение Отклонение оптимума от максимума (%)
Твердость (по Шору), усл. Ед. 88,93 88,88 0,06
Предел прочности, Па 99,18104 91,9104 7,34
В результате проведенных расчетов отклонение оптимального значения от максимального для твердости (по Шору) составляет менее 1%, предела прочности — 7,34%.
Заключение
Для решения задачи многокритериальной оптимизации состава РП ДНПКМ обосновано применение метода последовательных уступок, позволяющего максимизировать ранжированные свойства (твердость (по Шору), предел прочности при растяжении, относительное удлинение при растяжении) дисперсно-наполненного композиционного материала на основе силикона СКТН А с радиопо-глощающими свойствами с учетом допустимой величины уменьшения (величина уступки) оптимизируемого показателя качества. Для определения величины уступки при оптимизации состава вещества применяется критерий Сэвиджа, позволяющий свести последствия возможных ошибок к минимуму. Последнее обусловлено введением в действие в 2015 году ГОСТ Р ИСО 9001-2015 (ISO 90012015), что требует в современных проектах обязательное внедрение риск-ориентированного мышления на каждом этапе жизненного цикла продукции, в том числе на этапе выбора оптимального состава РП ДНПКМ. Таким образом предлагаемая оптимизация с оценкой риска при назначении уступки удовлетворяет требованиям по внедрению риск-ориентированного мышления на начальных этапах жизненного цикла РП ДНПКМ и позволит снизить субъективный фактор при принятии решения о выборе состава синтезируемого материала.
Литература
1. Судаков А. И., Геращенко В. В. Перспективы применения композиционных материалов в ракетостроении // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2016. Т. 1. С. 173-174.
2. Власенко А. В., Скрябин В. В. Применение перспективных композиционных материалов для проектов ракетно-космической техники // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2016. Т. 1. С. 71-73.
3. Рогов А. В., Шкарупа М. И., Велис А. К. Классификация композиционных материалов и их роль в современном машино-
строении // Вестник РУДН, серия Инженерные исследования. 2012. № 2. С. 41-49.
4. Орешина О. А., Ефремов Н. Ю. Оценка показателей качества многокомпонентных полимерных композиционных материалов с содержанием гидроксида алюминия и различных модификаций диоксида кремния // Наука и бизнес: пути развития. 2019. № 9. С. 50-55.
5. Tomashevich S., Andrievsky B. Stability and Performance of Networked Control of Quadrocopters Formation Fligh // 6th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). 2014. Pp. 338-342.
6. Орешина О. А., Ефремов Н. Ю. Анализ применимости методов математического моделирования и оптимизации для исследования свойств дисперсно-наполненных полимерных композиционных материалов // Перспективы науки. 2020. № 1. С. 14-17.
7. Баранов М. И. Антология выдающихся достижений в науке и технике: Часть 41: Композиционные материалы: их классификация, технологии изготовления, свойства и области применения в современной технике // Электротехника и электромеханика. 2017. № 6. С. 3-13.
8. Шишкина Н. А. Роль и значение метода экспертных оценок в системе оценивания качества инновационных проектов // Вестник КрасГАУ. 2013. № 2. С. 162-165.
9. Подвесовский А. Г., Михалева О. А., Козлов Е. А., Вершинин А. А. Математические модели и информационные технологии поддержки принятия решений в распределенных экспертных сетях. // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2016. Т. 12. № 2. С. 134-146.
10. Drosopoulos G.A., Wriggers P., Stavroulakis G. E. A multi-scale computational method including contact for the analysis of damage in composite materials // Computational Materials Science. 2014. Pp. 522-535.
11. Heimbs S., Bergmann T., Schueler D., Toso-Pentecote N. High velocity impact on preloaded composite plates // Composite Structures. 2014. Pp. 158-168.
12. Segala D. B., Cavallaro P. V. Numerical investigation of energy absorption mechanisms in unidirectional composites subjected to dynamic loading events. Computational Materials Science. 2014. Pp. 303-312.
13. May M. Numerical evaluation of cohesive zone models for modeling impact induced delamination in composite materials // Composite Structures. 2015. Pp. 16-21.
14. Kalkan Erdogan M., Karakigla M., Sagak M. Polypyrrole and silver particles coated poly (ethylene terephthalate) nonwoven
composite for electromagnetic interference shielding // Journal of composite materials. 2018. Pp. 1353-1362.
15. Schwab M., Pettermann H. E. Modelling and simulation of damage and failure in large composite components subjected to impact loads // Composite Structures. 2016. Pp.208-216.
16. Данилкович А.Г., Омельченко Н. В., Шахновский А.М. Оптимизация композиции для гидрофобизации эластичных материалов // Вестник Хмельницкого национального университета. 2012. № 1. C. 74-78.
17. Подвесовский А. Г., Михалева О. А. Обобщенный алгоритм определения согласованных групповых кардинальных оценок с учетом компетентности экспертов // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений:
труды II международной конференции. Уфа: УГАТУ, 2014. Т. 1. С. 58-64.
18. Виноградова Г. С., Марков А. В. Оценка и выбор компоновочного решения при разработке оборудования для объектов использования атомной энергии с учетом компетентности привлекаемых экспертов // Качество и жизнь.2016. № 2. С. 5-10.
19. Крянев А. В., Семенов С. С. К вопросу о качестве и надежности экспертных оценок при определении технического уровня сложных систем. // Надежность. 2013. № 4. С. 90-109.
20. Колоколов А. А., Ярош А. В. Автоматизация проектирования сложных изделий с использованием дискретной оптимизации и информационных технологий. // Омский научный вестник. 2010. № 2. С. 234-238.
RISK ASSESSMENT WHEN OPTIMIZING THE COMPOSITION OF RADIO-ABSORBING DISPERSED-FILLED POLYMER COMPOSITE MATERIALS
ANDREY V. MARKOV
St. Petersburg, Russia, markov-av@mail.ru
NIKOLAY YU. EFREMOV
St. Petersburg, Russia, nicoefr@mail.ru
OLGA A. ORESHINA
St. Petersburg, Russia, olga_oresh@mail.ru
KEYWORDS: polymer composite materials; multi-criteria optimization; Savage's criterion; admissible concession; radio absorption.
ABSTRACT
The problem of improving the quality of protection against electromagnetic radiation of electronic control units of aircraft is inextricably linked with the level of used materials, which is determined by their functional properties. Such materials can be radio-absorbing dispersed filled polymer composite materials (RADFPCM), to reduce the cost of creating which is relevant to develop a system for predicting the quality of RADFPCM. The subject of the research is RADFPCM. The purpose of the present research is to develop an algorithm for selecting the optimal composition of RADFPCM. The methodology for conducting the study includes theories of multi-criteria optimization and decision-making. To confirm the basic provisions of the developed algorithm for selecting the optimal composition of RADFPCM, studies were carried out on the example of a polymer composite ma-
terial based on the rubber of the type SKTN grade A, powder fillers of two types and a PMS-50 (silicone fluid) additive. It is as a result established that for receiving the new filled polymer composite material which is radio-absorbing disperse filled with the value of Shore hardness of 88.88 conventional units, the tensile strength of 91,9104Pa, tensile elongation of 54.42% the following structure of components is necessary: silicone SKTN grade A rubber (matrix) - 25%, iron oxide (powder filler) - 38%, aluminum hydroxide (powder filler) - 37%, additive PMS-50-0. The proposed algorithm of selection of the optimal composition of RADFPCM can be applied in the creation of new functional materials for the aerospace industry. The developed algorithm contains a risk assessment unit according to Savage's criterion, which reduces the risk of approval of the non-optimal composition of
Vol 12 No 5-2020, H&ES RESEARCH AVIATION, SPASE-ROCKET HARDWARE
the polymer composite material. Thus, even at the stage of computer modeling, a decision can be made on the composition of a new functional material, which reduces the cost of its creation and allows to ensure the required quality, reliability, and safety of the products for which the created materials are intended.
REFERENCES
1. Sudakov A. I ., Gerashchenko V. V. Perspektivy primeneniya kom-pozicionnyh materialov v raketostroenii. Aktual'nye problemy aviacii i kosmonavtiki. 2016. Vol. 1. Pp. 173-174. (In Rus)
2. Vlasenko A. V., Skryabin V. V. Primenenie perspektivnyh kompozi-cionnyh materialov dlya proektov raketno-kosmicheskoj tekhniki. Aktual'nye problemy aviacii i kosmonavtiki. 2016. Vol. 1. Pp. 71-73. (In Rus)
3. Rogov A. V., Shkarupa M. I., Velis A. K. Klassifikaciya kompozicion-nyh materialov i ih rol' v sovremennom mashinostroenii. Vestnik RUDN, seriya Inzhenernye issledovaniya. 2012. Vol. 2. Pp. 41-49. (In Rus)
4. Oreshina O. A., Efremov N. Yu. Ocenka pokazatelej kachest-va mnogokomponentnyh polimernyh kompozicionnyh materialov s soderzhaniem gidroksida alyuminiya i razlichnyh modifik-acij dioksida kremniya. Nauka i biznes: puti razvitiya. 2019. No. 9.. Pp. 50-55. (In Rus)
5. Tomashevich S., Andrievsky B., Stability and Performance of Networked Control of Quadrocopters Formation Flight. 6th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). 2014. Pp. 338-342.
6. Oreshina O.A., Efremov N. Yu. Analiz primenimosti metodov matematicheskogo modelirovaniya i optimizacii dlya issledovaniya svojstv dispersno-napolnennyh polimernyh kompozicionnyh materialov. Perspektivy nauki. 2020. No. 1. Pp. 14-17. (In Rus)
7. Baranov M. I. Antologiya vydayushchihsya dostizhenij v nauke i tekhnike: CHast' 41: Kompozicionnye materialy: ih klassifikaciya, tekhnologii izgotovleniya, svojstva i oblasti primeneniya v sovre-mennoj tekhnike. Elektrotekhnika i elektromekhanika. 2017. No. 6. Pp. 3-13. (In Rus)
8. Shishkina N. A. Rol' i znachenie metoda ekspertnyh ocenok v sisteme ocenivaniya kachestva innovacionnyh proektov. Vestnik Kras-GAU. No.2. 2013. Pp. 162-165. (In Rus)
9. Podvesovskij A.G., Mihaleva O.A., Kozlov E.A., Vershin-in A. A. Matematicheskie modeli i informacionnye tekhnologii pod-derzhki prinyatiya reshenij v raspredelennyh ekspertnyh setyah. Sovremennye informacionnye tekhnologii i IT-obrazovanie. 2016. Vol. 12. No. 2. Pp. 134-146.
10. Drosopoulos G.A., Wriggers P., Stavroulakis G.E. Stavroulakis A multi-scale computational method including contact for the analysis of damage in composite materials. Computational Materials Science. 2014. Pp. 522-535.
11. Heimbs S., Bergmann T., Schueler D., Toso-Pentecote N. High velocity impact on preloaded composite plates. Composite Structures. 2014. Pp. 158-168.
12. Segala D. B., Cavallaro P. V. Numerical investigation of energy absorption mechanisms in unidirectional composites subjected to dynamic loading events. Computational Materials Science. 2014. Pp. 303-312.
13. May M. Numerical evaluation of cohesive zone models for modeling impact induced delamination in composite materials. Composite Structures. 2015. Pp. 16-21.
14. Kalkan Erdogan M., Karakifla M., Saçak M. Polypyrrole and silver particles coated poly (ethylene terephthalate) nonwoven composite for electromagnetic interference shielding. Journal of composite materials. 2018. Pp. 1353-1362.
15. Schwab M., Pettermann H. E. Modelling and simulation of damage and failure in large composite components subjected to impact loads. Composite Structures. 2016. Pp. 208-216.
16. Danilkovich A. G., Omelchenko N.V., Shakhnovsky A.M. Composition optimization for hydrophobization of elastic materials. Bulletin of the Khmelnitsky National University. 2012. No. 1. Pp. 74-78.
17. Podvesovskij A. G., Mihaleva O. A. Obobshchennyj algoritm opre-deleniya soglasovannyh gruppovyh kardinal'nyh ocenok s uchetom kompetentnosti ekspertov. Informacionnye tekhnologii intellektu-al'noj podderzhki prinyatiya reshenij: trudy II mezhdunarodnoj konfer-encii. Ufa: UGATU, 2014. Vol. 1. Pp. 58-64. (In Rus)
18. Vinogradova, G.S., Markov A. V. Evaluation and selection of the layout solution when developing equipment for nuclear facilities using the competence of the experts involved. Quality and life. 2016. No. 2. Pp. 5-10. (In Rus)
19. Kryanev A. V., Semenov S. S. To the question of the quality and reliability of expert assessments in determining the technical level of complex systems. Reliability. 2013. No. 4. Pp. 90-109. (In Rus)
20. Kolokolov A. A., Yarosh A. V. Avtomatizaciya proektirovaniya slozhnyh izdelij s ispol'zovaniem diskretnoj optimizacii i informacion-nyh tekhnologij. Omskij nauchnyj vestnik. 2010. No.2. Pp. 234-238. (In Rus)
INFORMATION ABOUT AUTHORS:
Markov A.V., PhD, Full Professor, Head of the Department of Engineering and quality management of the Baltic state technical university "VOENMEH";
Efremov N.Y., PhD, Associate Professor at the Department of Engineering and quality management of the Baltic state technical university "VOENMEH";
Oreshina O.A., Lecturer at the Department of Higher mathematics of the Baltic state technical university "VOENMEH".
For citation: Markov A.V., Efremov N.Yu., Oreshina O.A. Risk assessment when optimizing the composition of radio-absorbing dispersed-filled polymer composite materials. H&ES Research. 2020. Vol. 12. No. 5. Pp. 14-21. doi: 10.36724/2409-5419-2020-12-5-14-21 (In Rus)
