ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЙ ЧИСЛЕННЫЙ МЕТОД ПОИСКА ЭФФЕКТИВНОГО КОЭФФИЦИЕНТА ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ СРЕД С НЕОДНОРОДНОЙ МАКРОСТРУКТУРОЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

При решении инженерных задач часто возникает необходимость знания физических свойств пористых сред со сложной внутренней структурой. В данной работе предложена методика численного моделирования теплопроводности подобного рода тел, включающих не проводящие тепло круглые включения. Данная методика позволяет вычислять поля температур и тепловые потоки, а также другие необходимые для приложений параметры. Одним из таких востребованных практикой параметров является эффективный коэффициент теплопроводности, который зависит от объемного содержания теплоизолированных ослаблений и их взаимного расположения. Основой приведенных исследований является предлагаемый в работе непрямой метод граничных элементов, базирующийся на предварительно вычисленных аналитических решениях, по которым производится разложение. Для верификации разработанных методов в работе приведено сравнение с результатами других авторов, которое показало достаточно хорошее совпадение.

Об авторах

А. В. Звягин

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: zvsasha@rambler.ru
Россия, Москва

А. С. Удалов

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова; НИИ системных исследований РАН

Email: udalets@inbox.ru
Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Braginsky L., Shklover V., Witz G., Bossmann H.-P. Thermal conductivity of porous structures // Phys. Rev. B, 2007, vol. 75(9).
  2. Smith D., Alzina A., Bourret J. et al. Thermal conductivity of porous materials // J. Mater. Res., 2013, vol. 28(17).
  3. Kachanov M., Tsukrov I., Shafiro B. Effective moduli of solids with cavities of various shapes // Appl. Mech. Rev., 1994, vol. 47.
  4. Kiradjiev K. B., Halvorsen S. A., Van Gorder R. A., Howison S. D. Maxwell-type models for the effective thermal conductivity of a porous material with radiative transfer in the voids // Int. J. Therm. Sci., 2019, vol. 145.
  5. Klemens P. G. Thermal conductivity of inhomogeneous materials // Int. J. Thermophys., 1989, vol. 10, pp. 1213–1219.
  6. Sevostianov I., Kachanov M. Elastic and conductive properties of plasma-sprayed ceramic coatings in relation to their microstructure: An overview // J. Therm. Spray Technol., 2009, vol. 18, pp. 822–834.
  7. Shafiro B., Kachanov M. Anisotropic effective conductivity of materials with nonrandomly oriented inclusions of diverse ellipsoidal shapes // J. Appl. Phys., 2000, vol. 87(12), pp. 8561–8569.
  8. Wang Z., Kulkarni A., Deshpande S., Nakamura T., Herman H. Effects of pores and interfaces on effective properties of plasma-sprayed zirconia coatings // Acta Mater., 2003, vol. 51, iss. 18, pp. 5319–5334.
  9. Звягин А. В., Удалов А. С. Метод разрывных смещений высокого порядка точности в механике трещин // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 1. Матем. мех., 2020, № 6, с. 34–39.
  10. Zvyagin A. V., Udalov A. S., Shamina A. A. Boundary element method for investigating large systems of cracks using the Williams asymptotic series // Acta Astronaut., 2022, vol. 194, pp. 480–487.
  11. Zvyagin A. V., Udalov A. S., Shamina A. A. Numerical modeling of heat conduction in bodies with cracks // Acta Astronaut., 2023, vol. 214, pp. 196–201.
  12. Florence A. L., Goodier J. N. Thermal stresses due to disturbance of uniform heat flow by an insulated ovaloid hole // ASME. J. Appl. Mech., 1960, vol. 27(4), pp. 635–639.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».