Современные города развиваются быстрыми темпами, и транспортные системы испытывают все большие нагрузки. Особенно это касается мостовых конструкций, которые должны выдерживать увеличивающийся поток машин и работать в разных климатических условиях. Ключевую роль в обеспечении надежности играют мостовые подшипники — они позволяют мосту плавно двигаться под тяжелым весом, при нагреве и вибрациях, защищая его от разрушения. Современные детали включают стальные элементы, полимерные слои и специальную смазку, которая снижает трение и продлевает срок службы конструкции. Если она плохая или ее вовсе нет, это может привести к заклиниванию подшипников, трещинам в мосту и даже его обрушению. Для того чтобы понять, как смазочный материал ведет себя на реальном объекте, создают его «цифровые двойники» и исследуют в разных условиях. Ученые Пермского Политеха разработали усовершенствованную математическую модель, которая снизит погрешность в расчетах и уменьшит общий риск аварий.
Статья опубликована в журнале Materials, статья относится к специальному выпуску «Reliability Modeling of Complex Systems in Materials and Devices». Экспериментальные исследования выполнены при поддержке Российского научного фонда (проект РНФ № 22-29-01313). Моделирование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (проект № FSNM-2023-0007).
Мостовые подшипники работают в условиях постоянных нагрузок. Ключевую роль в снижении трения и предотвращении износа играют смазочные материалы, например, отечественные разработки — ЦИАТИМ-221 и ЦИАТИМ-21F. Первый состоит из силиконового масла и загустителя, создает защитный слой и не боится воды и коррозии. Второй — его улучшенная версия с добавлением нано-ПТФЭ (тефлона в виде микроскопических частиц). Он работает еще эффективнее — микрочастицы снижают трение и выдерживают экстремальные нагрузки, а также значительно продлевают срок службы узлов в мостах, кранах и промышленной технике, где регулярное обслуживание невозможно.
Чтобы подобрать правильную смазку для конкретного случая, ее поведение моделируют с помощью программ — т.е. создают цифровой образец материала на компьютере и смотрят, как он меняется от разных факторов, например, под действием нагружения или температуры.
Существующие модели не учитывают всех особенностей поведения смазок при разных температурах и скоростях деформации. Это затрудняет точное прогнозирование их работы. Ученые Пермского Политеха разработали компьютерную модель, которая учитывает не только вязкость, но и пластичность смазочных материалов. Это позволит точно предсказывать, как они поведут себя в реальных условиях.
— Для начала мы исследовали поведение смазок ЦИАТИМ-221 и ЦИАТИМ-221F при температурах от -40 до +80 °C и частотах, возникающих в мостах при высоких и низких скоростных движениях. По итогам установили, что добавление тефлона повышает устойчивость смазки к деформации на 20%. Затем вбивали полученные результаты в созданный нами программный комплекс, используя в нашей модели расширенный алгоритм. Она учитывает температуру, скорость нагрузки и изменение свойств материала со временем, — комментирует Юрий Носов, старший преподаватель кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ.
— Новая модель прогноза поведения смазочных материалов обеспечила погрешность менее 1%. Мы также обнаружили, что смазки ведут себя как твердое тело во всем диапазоне температур, что позволяет им быть более устойчивыми в процессе работы подшипника. Это критически важно при «скачущем» климате. Численная модель позволяет оптимизировать конструкции подшипников для эксплуатации в суровых климатических условиях, что особенно актуально для мостов в северных регионах, где перепады температур достигают 120 °C, — поясняет Анна Каменских, заместитель директора по образовательной деятельности Передовой инженерной школы Пермского Политеха, кандидат технических наук.
Результат исследования ученых Пермского Политеха открывает новые возможности для проектирования долговечных и надежных мостовых конструкций. Это поможет инженерам выбирать правильную смазку для мостов, машин или космической техники, а также прогнозировать ее износ и предотвращать поломки. Модель применима для разных типов смазок и может быть адаптирована для других материалов. В перспективе возможно ее внедрение в системы автоматизированного проектирования.
