Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Методами конечноэлементного моделирования в системе ABAQUS SIMULIA проведена доработка физической симуляции деформации композиционных материалов на основе полисульфона, армированных однонаправленными углеродными волокнами, что позволяет создать базу данных, описывающую реальное поведение физической системы на основании математической модели. Физическая симуляция демонстрирует распределение напряжений и стадии разрушения однонаправленного композиционного материала «углеродное волокно-полисульфон». При проведении симуляции учитывалась неоднородность композиционного материала по углам ориентации углеродного волокна и модулю упругости. Построены конечно-элементные модели, демонстрирующие формирование концентраций напряжений в композиционном материале на основе полисульфона, армированных однонаправленными углеродными волокнами для девяти различных значений модулей Юнга и с учетом случайного распределения значений модуля упругости в объеме композиционного материала. По результатам вычислений с использованием построенных математических моделей получены кривые «напряжение-деформация» учитывающие углы разориентации волокна в композиционном материале. Вычисленные кривые напряжение-деформация показывают хорошую сходимость с результатами, полученными при проведении натурных экспериментов. Проведена подготовка к созданию наборов данных для обучения, тестирования и валидации моделей нейронных сетей и нейроморфной суррогатной модели для решения прямой и обратной задачи (предсказание свойств и структуры композиционных материалов на основе полисульфона, армированных однонаправленными углеродными волокнами). Разработан подход к классификации результатов механических испытаний на растяжение однонаправленных композиционных материалов «углеродное волокно-полисульфон», учитывающих марку углеродного волокна и тип углеродного волокна применяющихся при изготовлении композиционного материала. Разработана методология формирования наборов данных для обучения, тестирования и валидации моделей нейронных сетей. Создан подход к формированию синтетических данных для тестирования генеративных моделей нейронных сетей. С использованием реометрической системы реометре Anton Paar Physica MCR 52 проведены исследования вязкости пропиточных растворов с концентрацией полисульфона марки Ultrason S2010 20, 30 и 40 масс.% в интервалах температур от 30 до 80 оС. Методом дифференциального термического анализа и термогравиметрии проведено определение содержания остаточного растворителя в образцах полисульфона и в композиционных материалах полисульфон – углеродное волокно в зависимости от условий их приготовления. Методами дифференциального термического анализа и термогравиметрии проведено исследование кинетики удаления растворителя их пленок полисульфона, образцов микропластиков и композиционных материалов полисульфон – углеволокно полученным по различным технологическим режимам. С использованием ИК-Фурье спектроскопии исследовано влияние температурных режимов сушки на степень окисления чистого полисульфона. Исследовано влияние параметров режима сушки на температуру стеклования и физико-механические характеристики полисульфона. Определены оптимальные условия с целью оптимизации условий получения композиционных материалов в рамках настоящего исследования. Модифицирована методика получения образцов композиционных материалов позволяющая уменьшить разброс их характеристик. Получены новые серии тестовых образцов для испытаний. С использованием универсальной разрывной машины Zwick/Roell Z020, проведены испытания на растяжение образцов микропластиков при заданной постоянной скорости деформации образцов. Измерение деформации образцов в процессе испытаний проводилось с использованием контактного датчика деформации MultiXtens компании Zwick/Roell, шупы оснащались контактными ножами из твердого полимера. В процессе испытаний поддерживалось постоянное усилие поджатия образца 3 атм в пневтических тисочных захватах. Получены диаграммы «нагрузка-деформация», рассчитаны значения пределов прочности, модуля упругости, удлинения при разрыве, проведена классификация характера разрушения в соответствии с ГОСТ Р 57685-2017. Испытания образцов полученных с использованием оптимизированной методики изготовления, позволили уточнить взаимосвязи между фактическим содержанием полимера с учетом остаточного растворителя, условиями получения образцов и физико-механическими характеристиками, получаемыми в процессе механических испытаний. Подготовлены шлифы образцов микропластиков с различным содержанием полимера полученных по различным технологическим режимам, проведено их травление с частичным удалением полимерного связующего для декорирования структуры распределения волокна в материале. Методами сканирующей электронной микроскопии исследованы микроструктуры продольных и поперечных сечений образцов однонаправленных композиционных материалов полученных по различным технологическим режимам. Проведены фрактографические исследования поверхностей разрушения образцов микропластиков Проведена апробация различных архитектур нейронных сетей и методов машинного обучения позволяющих классифицировать и прогнозировать механические свойства композиционных материалов на основе технологических параметров изготовления композита и с учетом номера испытанного образца. Тестирование нейронной сети, учитывающей классификацию композиционного материала по типу и марке углеродного волокна, показала высокую сходимость результатов прогнозирования с натурным экспериментом. Для генерации структур с заданными свойствами использованы дифференцируемые генеративные модели. В результате схема нейроморфных моделей выглядит следующим образом: 2 генеративные модели, которые связывают вектор технологических параметров с возможным конкретным образцом и конкретный образец с измеряемыми свойствами материала. Одна модель предназначена для классификации типа углеродного волокна, вторая для предсказания напряженно-деформированного состояния. Результаты, полученные в ходе выполнения проекта, были представлены в виде устных докладов на двух международных конференциях. По результатам выполнения проекта были подготовлены две научные публикации, поданные в высокорейтинговые зарубежные научные журналы

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
Построена конечно-элементная модель определения локальных механических свойств с учетом ориентации наполнителя материала на основе полисульфона при растяжении. Проведенное численное конечно-элементное моделирование деформационного поведения представительного объема материала на основе непрерывных углеродных волокон с матрицей из полисульфона в CAE ABAQUS SIMULIA , показало что результаты расчета прочностных характеристик материала хорошо согласуются с экспериментальными данными, в тоже время деформационное поведение образцов отличается, что обусловлено изменением ориентации и взаимного расположения элементов наполнителя в процессе возникающего пластического течения термопластичного полимера при общих деформациях более 0,3%. Данные особенности наблюдаются во всем интервале заданных значений углов разориентации волокон в нитях и законов распределения их прочности, содержанием волокна и полимера в образцах, и для волокон обладающих разными значениями прочности и модуля упругости. Получены наборы синтетических данных включающие результаты численного моделирования в CAE ABAQUS SIMULIA кривых «напряжение-деформация» с использованием конечно-элементных и гибридных моделей композиционных материалов углеродное волокно - полисульфон, экспериментальные данные включающие результаты испытаний на растяжение однонаправленных стержней и лент углепластиков с термопластичной матрицей - полисульфоном. Набор экспериментальных данных включает экспериментальные кривые нагрузка — деформация при одноосном растяжении, данные о фактических углах разориентации волокон в нитях, данные об углах приложения нагрузки, фотографии микроструктуры образцов, видеозаписи процесса деформирования и разрушения образцов. Разработан оригинальный алгоритм формирования синтетических наборов данных, учитывающий корреляционные связи между параметрами, описывающими напряженно деформируемое состояние однонаправленных композиционных материалов углеродное волокно-полисульфон. Разработанный алгоритм применен при тестировании и обучении моделей нейронных сетей, валидация проводилась на экспериментально полученных наборах данных. В результате, модели, обученные и протестированные на синтетических наборах данных продемонстрировали более высокие метрики качества моделей по сравнению с моделями, обученными и протестированными только на экспериментальных данных. Прирост качества прогнозирования составил более 20%. Разработан алгоритм кластеризации данных, учитывающий особенности корреляционной структуры параметров входящих в набор данных. Полученные результаты кластеризации учитывались при построении моделей нейронных сетей. В частности, модель deep neural network сравнивалась по метрикам качества с четырьмя различными архитектурами нейронных сетей, в том числе CNN и было показано, что модель простой нейронной сети при учете наличия групп в наборах данных демонстрирует наилучшие метрики качества моделей. Предложена новая методология формирования синтетических наборов данных позволяющая повышать метрики качества и упрощать модели машинного обучения, применяемые для прогнозирования механических свойств. Проведен анализ подходов к интерпретации моделей машинного обучения. Показано, что применяемые методы кросс валидации моделей на основе алгоритма Монте-Карло позволяют проводить детальную оценку метрик качества моделей, во всем диапазоне имеющихся при разработке моделей наборов данных. Продемонстрировано, что модели машинного обучения, обученные на одном наборе данных, обладают плохой прогностической способностью на новых наборах данных. Для устранения данного пробела была разработана методология поиска аналогий, в данных позволяющая строить интерпретируемые модели машинного обучения. Были получены образцы монослоев на основе однонаправленных лент и тканей разного плетения с базовым содержанием полимера 20, 30, 40 и 50 масс.%, подготовлены образцы для испытаний с определением фактического содержания полимера. С использованием метода термогравиметрии и дифференциальной сканирующей калориметрии исследована кинетика удаления растворителя, определены оптимальные режимы обеспечивающие минимальное остаточное содержание в полимере менее 0,5 — 1 масс.%. Проведены испытания на растяжение однонаправленных микропластиков и однонаправленных лент и тканей с различным содержанием матричного полимера – полисульфона полученные по растворной технологии с целью получения комплекса данных необходимых о поведении монослоев для обучения нейросетевых моделей. Проведены испытания на растяжение по результатам которых получены экспериментальные кривые нагрузка — деформация, значения модуля упругости, эффективного модуля упругости, усилия при разрушении, деформации при максимальной нагрузке и разрушении в зависимости от угла приложения нагрузки в диапазоне от 0 до 45о. Построены поля смещений, проведена оценка величины локальных деформаций в образцах в зависимости от типа наполнителя и содержания полимера с помощью параллельного гибридного алгоритма корреляции цифровых изображений, реализованного через программное обеспечение Digital Image Correlation Engine (DICe). Получены изображения микроструктуры образцов с различным типом плетения, с различным содержанием полимера. Получены изображения поверхностей разрушения образцов с различными видами наполнения и структурой. Полученные в процессе выполнения исследований результаты использованы при подготовке 3 выпускных квалификационных работ бакалавров успешно защищенных в 2025 году. С использование данных полученных в работе в июне 2025 защищена диссертация на соискание степени кандидата технических наук исполнителем проекта. Полученные результаты представлены в виде устных и стендовых докладов на 4 Российских и международных научных конференциях, подготовлены и поданы в рецензируемые научные журналы 4 публикации.