Моделирование упруго-прочностных свойств эластомеров

Разработана модель «состав-свойство», учитывающая структурную неоднородность полимерных композиций. В качестве объектов исследования использовали модельные композиции на основе бутадиен-стирольного каучука СКС-30АРК и высоковязкого заструктурированного полимера (высокомолекулярный наполнитель - ВМН) в различных соотношениях, а также мягчителей (индустриальное масло И-12А, масло ПН-6, низкомолекулярный полибутадиен ПБН), что позволяло получать образцы, значительно отличающиеся по вязкости. На основе модельных полимерных композиций изготовлены резиновые смеси и получены их вулканизаты. Определены физико-механические свойства - условная прочность при растяжении, относительное удлинение при разрыве, твердость по Шору А.. При разработке модели принято допущение, что для описания физико-механических свойств полимеров справедливо правило логарифмической аддитивности. Свойства полимерной композиции (ПК) определялись одним доминирующим компонентом (полимерная композиция, состоящая из каучука и высокомолекулярного наполнителя) и дополнительными компонентами (мягчители). Для оценки параметров модели использовали алгоритм идентификации, который включал четыре этапа. Реализация данного алгоритма проводилась с использованием методов планирования эксперимента. Оценку неизвестных параметров в уравнении осуществляли с использованием метода наименьших квадратов. Оценка качества модели, проведенная по критериям Фишера, поворотных точек, Дарбина-Уотсона, R/S-критерию показала, что модель адекватно описывает изменение физико-механических свойств в зависимости от состава полимерных композиций. По расчетным данным построены графические 3d-зависимости физико-механических свойств от состава полимерных композиций, позволяющие оценить вклад доминирующего компонента и дополнительных компонентов (в том числе в комбинации) в изменение показателей. Установлено, что при введении в каучук суммарно более 50 % компонентов (ВМН и мягчителей) снижается условная прочность при растяжении и резко возрастает относительная погрешность расчетов по модели.