Розробка алгоритму та програмного забезпечення для моделювання структури та механічної поведінки аерогелів

Автор(и)

  • Рикова Валерія Олексіївна Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0009-0000-2246-4103
  • Потопальська Ксенія Євгеовна Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0001-8184-4229
  • Абдусаламов Расул Рейнсько-Вестфальський технічний університет Аахена, Німеччина https://orcid.org/0000-0003-4988-4794
  • Водка Олексій Олександрович Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-4462-9869
  • Іцков Михайло Рейнсько-Вестфальський технічний університет Аахена, Німеччина https://orcid.org/0000-0002-2146-0589

DOI:

https://doi.org/10.20998/2078-9130.2025.1.330652

Ключові слова:

аерогелі, DLCA, комп’ютерне моделювання, розробка програмного забезпечення.

Анотація

Аерогелі — це надлегкі матеріали з унікальними властивостями, які мають великий потенціал для використання в різних технологічних галузях. Проте точне моделювання їхньої внутрішньої структури є критично важливим для розуміння та оптимізації їхніх характеристик. У цій роботі представлено розробку алгоритму та програмного забезпечення для моделювання структури та механічної поведінки аерогелів. В основі побудови реалістичних комп’ютерних моделей мікроструктури аерогелів лежить алгоритм агрегації кластерів з обмеженою дифузією (DLCA — diffusion-limited cluster-cluster aggregation). Стаття описує створення алгоритмів, що імітують формування структур аерогелю на основі принципів DLCA. Спеціально розроблений програмний інструмент виконує DLCA-алгоритм та генерує відповідні структури аерогелів. Крім того, за допомогою скриптів APDL (Ansys parametric design language) ці структури перетворюються на скінченно-елементні моделі для подальшого аналізу в середовищі Ansys. На побудованих моделях проведено тестові розрахунки для оцінки переміщень і напружень за простих умов навантаження. Запропонований підхід сприяє глибшому розумінню та проектуванню цих універсальних матеріалів для різних застосувань.

Посилання

  1. Abdusalamov, R., Scherdel, C., Itskov, M., Milow, B., Reichenauer, G., and Rege, A. “Modeling and Simulation of the Aggregation and the Structural and Mechanical Properties of Silica Aerogels”, J. Phys. Chem. B, vol. 125, pp. 1944–1950, 2021. https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.0c10311
  2. Groß, J. and Fricke, J. “Scaling of elastic properties in highly porous nanostructured aerogels0”, Nanostruct. Mater., vol. 6, pp. 905–908, 1995. https://doi.org/10.1016/0965-9773(95)00206-5
  3. Gonçalves, W., Morthomas, J., Chantrenne, P., Perez, M., Foray, G., and Martin, C. L. “Elasticity and strength of silica aerogels: A molecular dynamics study on large volumes”, Acta Mater., vol. 145, pp. 165–174, 2018. https://doi.org/10.1016/j.actamat.2017.12.005
  4. Hrubesh, L. W. "Aerogel applications", J. Non-Cryst. Solids, vol. 225(1), pp. 335–342, 1998. https://doi.org/10.1016/S0022-3093(98)00135-5
  5. Pierre, A. C. and Pajonk, G. M. "Chemistry of aerogels and their applications", Chem. Rev., vol. 102(11), pp. 4243–4265, 2002. https://doi.org/10.1021/cr0101306
  6. Woignier T. et al., "Mechanical properties and brittle behavior of silica aerogels", Gels, vol. 1, pp. 256–275, 2015. https://doi.org/10.3390/gels1020256
  7. Borzęcka, N., Nowak, B., Pakuła, R., Przewodzki, R., and Gac, J. “Cellular automata modeling of silica aerogel condensation kinetics”, Gels, vol. 7, p. 50, 2021. https://doi.org/10.3390/gels7020050
  8. Pandit, P., Abdusalamov, R., Itskov, M. et al., “Deep reinforcement learning for microstructural optimisation of silica aerogels”, Sci Rep, vol. 14, p. 1511, 2024. https://doi.org/10.1038/s41598-024-51341-y. https://doi.org/10.1038/s41598-024-51341-y
  9. Rabbani, A., Babaei, M., Shams, R., Wang, Y., D. and Chung, T. “DeePore: A deep learning workflow for rapid and comprehensive characterization of porous materials”, Adv. Water Resour., vol. 146, p. 103787, 2020. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2020.103787
  10. Choubisa, H. et al., “Interpretable discovery of semiconductors with machine learning”, NPJ Comput. Mater., vol. 9, p. 117, 2023. https://doi.org/10.1038/s41524-023-01066-9
  11. Brinker, C. J. and Scherer, G. W. "Sol-Gel Science: The Physics and Chemistry of Sol-Gel Processing", Academic Press, 1990.
  12. Kwon, S. R. and Zhang, X. "Mechanical characterization of aerogels using AFM", Mater. Lett., vol. 169, pp. 1–4, 2016.
  13. Jumper, J. et al., “Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold”, Nature, vol. 596, pp. 583–589, 2021. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2
  14. Fricke, J., Tillotson, T. “Aerogels: production, characterization and applications”, Thin Solid Films – 1997 – №297 – С. 213-223 https://doi.org/10.1016/S0040-6090(96)09441-2
  15. Patil, S., Rege, A., Sagardas, Itskov, M., Markert, B. “Mechanics of Nanostructured Porous Silica Aerogel Resulting from Molecular Dynamics Simulations”, The Journal of Physical Chemistry B, vol. 121, pp. 5660-5668, 2017 https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.7b03184

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-09-03

Як цитувати

Рикова, В., Потопальська, К., Абдусаламов, Р., Водка, О., & Іцков, М. (2025). Розробка алгоритму та програмного забезпечення для моделювання структури та механічної поведінки аерогелів. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Динамiка та мiцнiсть машин, (1), 82–88. https://doi.org/10.20998/2078-9130.2025.1.330652

Номер

№ 1 (2025): Вісник НТУ "ХПІ" Серія: "Динаміка та міцність машин"

Розділ

Статті