КОМП’ЮТЕРНА ГОМОГЕНІЗАЦІЯ ТЕПЛОПРОВІДНОСТІ БОР- АЛЮМІНІЄВИХ КОМПОЗИТІВ
DOI:
https://doi.org/10.20998/2078-9130.2025.2.336793Ключові слова:
Бор-алюмінієвий композит, теплопровідність, гомогенізація, чисельна методикаАнотація
У статті представлено результати чисельного визначення компонентів тенора теплопровідності трьох типів композитів на основі алюмінієвої матриці, яка зміцнена регулярними системами борних волокон. Характеристики теплопровідності еквівалентного гомогенного матеріалу визначаються на основі відомих властивостей матриці і волокон. Процедура гомогенізації заснована на чисельному розв’язанні крайових задач стаціонарної теплопровідності для мінімальних представницьких елементів композиту. Для моделювання теплових потоків методом скінченних елементів сформовані спеціальні системи крайових умов. Ці умови забезпечують повну відповідність розподілу температури в межах представницьких елементів тому стану, що виникає при однорідних потоках в еквівалентному гомогенному матеріалі. Чисельні результати отримані в широкому діапазоні об’ємного вмісту бору для односпрямованих та двонаправлено армованих композитів. Встановлено, що зі зростанням вмісту бору теплопровідність по всім напрямкам знижується, а ступінь її анізотропії значно збільшується.
Посилання
Lunn K. F., Apelian Di. Thermal and Electrical Conductivity of Aluminum Alloys: Fundamentals, structure-property relationships, and pathways to enhance conductivity. Materials Science & Engineering A 924 (2025) 147766 https://doi.org/10.1016/j.msea.2024.147766
Sharma V., Kagdada H. L., Jha P. K. Thermal transport properties of boron nitride based materials: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 120 (2020) 109622 https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.109622
Lages E. N., Marques S. P. C. Prediction of effective thermal conductivity ofmultiphase composites with periodic microstructures using an expanded micromechanicalmodel // Int. J. Thermal Sci. — 2022. — Vol. 171, Jan. — Article 107226. https://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2021.107226
Bonfoha N., Jeancolasa A, Dinzarta F., Sabara H., Mihalutab M. Effective thermalconductivity of composite ellipsoid assemblages with weakly conducting interfaces //Compos. Struct. — 2018. — Vol. 202. — P. 603—614. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2018.03.019
Chatterjee A., Vermaa R., Umashankara H. P., Kasthurirengana S., Shivaprakashb N. C., Beheraa U. Heat conduction model based on percolation theory for thermal conductivityof composites with high volume fraction of filler in base matrix // Int. J. Thermal Sci. — 2019. — Vol. 136. — P. 389—395. https://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2018.09.015
Zhou L., Yuan T. B., Yang X. S., Liu Z. Y., Wang Q. Z., Xiao B. L., Ma Z. Y. Microscale prediction of effective thermal conductivity of CNT/Al composites by finite element method // Int. J. Thermal Sci. — 2022. — Vol. 171, Jan. — Article 107206. https://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2021.107206
Vahedi A, Lahidjani M. H. S., Shakhesi S. Multiscale modeling of thermal conductivity of carbon nanotube epoxy nanocomposites // Accepted Manuscript. Phys. B: Phys. Condensed Matter. — 2018. — Vol. 550. — P. 39—46. https://doi.org/10.1016/j.physb.2018.09.017
Yuan H.-C, Lee C.-Y., Tai N.-H. Extremely high thermal conductivity of nanodiamond-polydopamine/thinlayer graphene composite films // Compos. Sci. Technol. —2018. — Vol. 167. — P. 313—322. https://doi.org/10.1016/j.compscitech.2018.08.010
Liu X., Peng B., Yu W. Multiscale modeling of the effective thermal conductivityof 2D woven composites by mechanics of structure genome and neural networks // Int. J.Heat and Mass Transfer. — 2021. — Vol. 179. — Article 121673. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2021.121673
Wei H., Zhao S., Rong Q., Bao H. Predicting the effective thermal conductivities ofcomposite materials and porous media by machine learning methods // Int. J. Heat andMass Transfer. — 2018. — Vol. 127. — P. 908–916. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2018.08.082
Wang M., Wang J., Pan N., Chen S. Mesoscopic predictions of the effective thermal conductivity for microscale random porous media // Phys. Rev. E. Stat. Nonlinear Soft Matter Phys. — 2007. — Vol. 75. — Article 036702. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.75.036702
Chen P., Kaichang K., Yu Z., Ziyu L., Guanglei W. Enhanced through-plane thermal conductivity of PTFE composites with hybrid fillers of hexagonal boron nitride platelets and aluminum nitride particle. Composites Part B. Volume 153, 15 November 2018, Pages 1-8 https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2018.07.019
Wilk A., Rutkowski P., Zientara D., Bucko M. M. Aluminium oxynitride–hexagonal boron nitride composites with anisotropic properties. Journal of the European Ceramic Society Volume 36, Issue 8, July 2016, Pages 2087-2092 https://doi.org/10.1016/j.jeurceramsoc.2016.02.029
Miranda A. T., Bolzoni L., Bareka N.at all. Processing, Structure and Thermal Conductivity Correlation in Carbon Fibre Reinforced Aluminium Metal Matrix Composites. Materials & Design. Volume 156, 15 October 2018, Pages 329-339 https://doi.org/10.1016/j.matdes.2018.06.059
Stone M. B., Kolesnikov A. I., Fanelli V. R. et al.Fanelli at all. Characterization of aluminum and boron carbide based additive manufactured material for thermal neutron shielding. Materials & Design. 237 (2024) 112463. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2023.112463
Landau L. D., Lifshitz E. M.Theory of Elasticity. Pergamon Pr. 1981,165 p.
Daryazadeh S., Lvov G. I., Tajdari M. A New Numerical Procedure for Determination of Effective Elastic Constants in Unidirectional Composite Plates. Journal of Solid Mechanics, 2016, vol. 8, no. 1, pp. 104–115.
