Добірка наукової літератури з теми "Коефіцієт Пуассона"

В роботі проведено огляд основних методів (прямий і непрямий методи, метод скінченних елементів, ультразвуковий імерсійний метод) вимірювання комплексного коефіцієнта Пуассона в’язкопружних полімерних матеріалів. Особливу увагу сконцентровано на фізичних принципах поведінки об’єкта і системи вимірювань, реалізації процесу вимірювань для кожного методу, проаналізовано рівень його застосовності та інформативність. У розглянутих методах використовуються різні підходи до вимірювання первинних параметрів, що дає можливість проводити порівняльний аналіз отриманих значень дійсної та уявної частин комплексного коефіцієнта Пуассона та визначати їх достовірність. Проаналізовані джерела похибок при проведенні вимірювань кожним із методів, отриманні співвідношення для оцінки похибок, проведені розрахунки мінімальних та максимальних відносних похибок визначення дійсної та уявної частин комплексного коефіцієнта Пуассона та зроблений їх порівняльний аналіз. Вибір метода вимірювань, в значній мірі, залежить від частотного діапазону збудження деформацій, типу деформацій у зразку полімерного в’язкопружного матеріалу та орієнтовного значення коефіцієнта Пуассона матеріалу.

У роботі виконано задання з визначення таких ефективних механічних сталих, як поперечний модуль пружності та коефіцієнт Пуассона у площині ізотропії транстропного композиту. Розглянуто волокнистий односпрямований композит, що складається з ізотропних пружних матриці та волокна. Припускається, що під час розтягування та стискання механічні властивості компонентів відрізняються між собою, тобто матеріали матриці та волокна є різномодульними. Для моделювання властивостей композитного матеріалу використовується його елементарна комірка. Вона є нескінченним циліндром. Він складається із суцільного циліндра, що моделює волокно, вкладеного в порожнинний циліндр, що моделює матрицю. На межі контакту матриці та волокна відносний кут закручування вважаємо неперервним. Матеріал композиту моделюється суцільним однорідним трансверсально-ізотропним різномодульним матеріалом. Його площина ізотропії перпендикулярна осі волокна. Для визначення ефективного поперечного модуля зсуву композиту розв’я- зується завдання кручення циліндричної елементарної комірки під дією прикладеного до неї сталого крутного моменту. Ненульовим складником напружено-деформованого стану комірки композиту є дотичне напруження, що діє у площині ізотропії. Визначається відносний кут закручування для матриці та волокна. Аналогічне завдання розв’язане для однорідної трансверсально-ізотропної циліндричної комірки, що моделює композит. Модуль зсуву визначається з кінематичної умови узгодження відносного кута закручування на зовнішній поверхні матриці та значення цього кута на зовнішній поверхні представницької комірки однорідного композиту. Знай- дений поперечний модуль зсуву було застосовано для визначення таких ефективних сталих, як поперечний модуль пружності та коефіцієнт Пуас- сона у площині ізотропії композиту. Ці співвідношення отримано у вигляді функцій механічних характеристик матриці та волокна, а також об’ємної частки волокна в матеріалі композиту. Визначені у роботі ефективні пружні сталі можна використовувати для розрахунку напружено-деформованого стану елементів конструкцій, виготовлених із композитів.

Стаття присвячена проблемі моделювання деформації дійкової гуми доїльного стакана, як ізотропного тіла у вигляді тонкостінного циліндра. За основу взято розроблену аналітичну модель дійкової гуми з врахуванням її попереднього натягу, конструкційно-технологічних параметрів та фізико-механічних характеристик матеріалу гуми для моделювання деформацій у радіальній, повздовжній й круговій площинах.Основним параметром змикання дійкової гуми є її радіальна деформація на всій активній частині в залежності від конструкційних параметрів та фізико-механічних характеристик гуми. Параметрами для моделювання деформацій є R – радіус дійкової гуми, Е – модуль пружності, h - товщина дійкової гуми, рн – вакуумметричний тиск, l – довжина активної частини дійкової гуми, ν – коефіцієнт Пуассона для гуми, Fн – сила натягу дійкової гуми. В залежності від центрального кута у радіальній площині перерізу моделюється форма деформації дійкової гуми на всій її робочій довжині. За попереднього натягу дійкової гуми безпосередньо після защемлених кінців є деформація до 1 мм у вигляді незначно вираженого еліпсоїда. На віддалі до 10 мм від обох защемлених кінців за вакууму 48 КПа дійкова гума круглого перерізу деформується у вигляді форми “гантелі”, однак за попереднього натягу 60 Н максимальна деформація у місці найбільшого прогину досягає 7 мм від радіуса дійкової гуми 11 мм в сторону сплющення, а без попереднього натягу максимальна деформація у місці найбільшого прогину досягає 5 мм.Аналіз результатів моделювання показує, що попередній натяг дійкової гуми на характер її змикання, за дії вакуумметричного тиску, не впливає. Натяг частково змінює величину деформації. Однак, попередній натяг дійкової гуми забезпечує початкову деформацію у перерізі безпосередньо після защемлення, зменшуючи діаметр, і уможливлює надійне утримування доїльного стакана на дійці корови.

В роботі, базуючись на отриманих раніше результатах модального аналізу вільних поперечних коливань горизонтально орієнтованої циліндричної оболонки, яка підсилена зсередини стрингерами, виконано оцінку впливу частот і форм власних коливань на напружено-деформований стан для великого числа мод. Для визначення значень напружень при виникненні власних поперечних коливань застосовували метод скінченних елементів. Скінченноелементну модель тонкостінного підсиленого циліндра створювали в декартовій системі координат. Початок координат розміщений у центрі торця циліндра, у площині YZ. Побудову циліндра виконували вздовж осі X. Для побудови скінченно-елементної моделі оболонки використовували чотиривузловий елемент SHELL181, що характеризується шістьма ступенями свободи в кожному із вузлів. При скінченно-елементному моделюванні стрингерів використали лінійний двовузловий просторовий балко-вий елемент BEAM 188 з шістьма ступенями свободи у кожному вузлі. Дані елементи придатні для лінійних, а також нелінійних задач з великими поворотами і (або) великими деформаціями. Геометричні параметри скінченоелементної моделі аналогічні І ступені ракети-носія, відповідно довжина циліндра – 6,3 м, діаметр – 1,8 м, товщина стінки – 0,0015 м. Для підсилення моделі використовували стрингери ПР109-4 і ПР109-12, які розташовували на внутрішній поверхні оболонки симетрично та з постійним кроком, відпо-відно до реальної конструкції. Оболонці та стрингерам надано фізико-механічні характеристики, прита-манні матеріалу Д16АТ, зокрема модуль Юнга E = 7.2´105 МПа; коефіцієнт Пуассона n = 0,3; ρ= 2,7.104 Н/м3. Досліджували характер зміни напружень при збільшенні частот власних коливань та визначали особливості розподілу. Визначали числові значення нормальних і дотичних напружень. Встановлено, що зі збільшенням частоти власних коливань відбувається зниження нормальних та дотичних напружень. Виявлено криволінійну характерність зміни напружень. Показано, що при другій формі коливань значення напружень внаслідок осесиметричності оболонки аналогічні першій формі. Обчислені значення дотичних напружень перевищують границю плинності матеріалу Д16АТ.

Наукові дослідження стають ефективними тоді, коли природу подій чи явищ можна розглядати з єдиних позицій, виробити універсальний підхід до них, сформувати загальні закономірності. Більшість сучасних фундаментальних наукових проблем і високих технологій тісно пов’язані з явищами, які лежать на границях різних рівнів організації. Природничі та деякі з гуманітарних наук (економіка, соціологія, психологія) розробили концепції і методи для кожного із ієрархічних рівнів, але не володіють універсальними підходами для опису того, що відбувається між цими рівнями ієрархії. Неспівпадання ієрархічних рівнів різних наук – одна із головних перешкод для розвитку дійсної міждисциплінарності (синтезу різних наук) і побудови цілісної картини світу. Виникає проблема формування нового світогляду і нової мови.Теорія складних систем – це одна із вдалих спроб побудови такого синтезу на основі універсальних підходів і нової методології [1]. В російськомовній літературі частіше зустрічається термін “синергетика”, який, на наш погляд, означує більш вузьку теорію самоорганізації в системах різної природи [2].Мета роботи – привернути увагу до нових можливостей, що виникають при розв’язанні деяких задач, виходячи з уявлень нової науки.На жаль, теорія складності не має до сих пір чіткого математичного визначення і може бути охарактеризована рисами тих систем і типів динаміки, котрі являються предметом її вивчення. Серед них головними є:– Нестабільність: складні системи прагнуть мати багато можливих мод поведінки, між якими вони блукають в результаті малих змін параметрів, що управляють динамікою.– Неприводимість: складні системи виступають як єдине ціле і не можуть бути вивчені шляхом розбиття їх на частини, що розглядаються ізольовано. Тобто поведінка системи зумовлюється взаємодією складових, але редукція системи до її складових спотворює більшість аспектів, які притаманні системній індивідуальності.– Адаптивність: складні системи часто включають множину агентів, котрі приймають рішення і діють, виходячи із часткової інформації про систему в цілому і її оточення. Більш того, ці агенти можуть змінювати правила своєї поведінки на основі такої часткової інформації. Іншими словами, складні системи мають здібності черпати скриті закономірності із неповної інформації, навчатися на цих закономірностях і змінювати свою поведінку на основі нової поступаючої інформації.– Емерджентність (від існуючого до виникаючого): складні системи продукують неочікувану поведінку; фактично вони продукують патерни і властивості, котрі неможливо передбачити на основі знань властивостей їх складових, якщо розглядати їх ізольовано.Ці та деякі менш важливі характерні риси дозволяють відділити просте від складного, притаманного найбільш фундаментальним процесам, які мають місце як в природничих, так і в гуманітарних науках і створюють тим самим істинний базис міждисциплінарності. За останні 30–40 років в теорії складності було розроблено нові наукові методи, які дозволяють універсально описати складну динаміку, будь то в явищах турбулентності, або в поведінці електорату напередодні виборів.Оскільки більшість складних явищ і процесів в таких галузях як екологія, соціологія, економіка, політологія та ін. не існують в реальному світі, то лише поява сучасних ЕОМ і створення комп’ютерних моделей цих явищ дозволило вперше в історії науки проводити експерименти в цих галузях так, як це завжди робилось в природничих науках. Але комп’ютерне моделювання спричинило розвиток і нових теоретичних підходів: фрактальної геометрії і р-адичної математики, теорії хаосу і самоорганізованої критичності, нейроінформатики і квантових алгоритмів тощо. Теорія складності дозволяє переносити в нові галузі дослідження ідеї і підходи, які стали успішними в інших наукових дисциплінах, і більш рельєфно виявляти ті проблеми, з якими інші науки не стикалися. Узагальнюючому погляду з позицій теорії складності властиві більша евристична цінність при аналізі таких нетрадиційних явищ, як глобалізація, “економіка, що заснована на знаннях” (knowledge-based economy), національні і світові фінансові кризи, економічні катастрофи і ряд інших.Однією з інтригуючих проблем теорії є дослідження властивостей комплексних мережеподібних високотехнологічних і інтелектуально важливих систем [3]. Окрім суто наукових і технологічних причин підвищеної уваги до них є і суто прагматична. Справа в тому, що такі системи мають системоутворюючу компоненту, тобто їх структура і динаміка активно впливають на ті процеси, які ними контролюються. В [4] наводиться приклад, коли відмова двох силових ліній системи електромережі в штаті Орегон (США) 10 серпня 1996 року через каскад стимульованих відмов призвели до виходу із ладу електромережі в 11 американських штатах і 2 канадських провінціях і залишили без струму 7 млн. споживачів протягом 16 годин. Вірус Love Bug worm, яких атакував Інтернет 4 травня 2000 року і до сих пір блукає по мережі, приніс збитків на мільярди доларів.До таких систем відносяться Інтернет, як складна мережа роутерів і комп’ютерів, об’єднаних фізичними та радіозв’язками, WWW, як віртуальна мережа Web-сторінок, об’єднаних гіперпосиланнями (рис. 1). Розповсюдження епідемій, чуток та ідей в соціальних мережах, вірусів – в комп’ютерних, живі клітини, мережі супермаркетів, актори Голівуду – ось далеко не повний перелік мережеподібних структур. Більш того, останнє десятиліття розвитку економіки знань привело до зміни парадигми структурного, функціонального і стратегічного позиціонування сучасних підприємств. Вертикально інтегровані корпорації повсюдно витісняються розподіленими мережними структурами (так званими бізнес-мережами) [5]. Багато хто з них замість прямого виробництва сьогодні займаються системною інтеграцією. Тому дослідження структури та динаміки мережеподібних систем дозволить оптимізувати бізнес-процеси та створити умови для їх ефективного розвитку і захисту.Для побудови і дослідження моделей складних мережеподібних систем введені нові поняття і означення. Коротко опишемо тільки головні з них. Хай вузол i має ki кінців (зв’язків) і може приєднати (бути зв’язаним) з іншими вузлами ki. Відношення між числом Ei зв’язків, які реально існують, та їх повним числом ki(ki–1)/2 для найближчих сусідів називається коефіцієнтом кластеризації для вузла i:. Рис. 1. Структури мереж World-Wide Web (WWW) і Інтернету. На верхній панелі WWW представлена у вигляді направлених гіперпосилань (URL). На нижній зображено Інтернет, як систему фізично з’єднаних вузлів (роутерів та комп’ютерів). Загальний коефіцієнт кластеризації знаходиться шляхом осереднення його локальних значень для всієї мережі. Дослідження показують, що він суттєво відрізняється від одержаних для випадкових графів Ердаша-Рені [4]. Ймовірність П того, що новий вузол буде приєднано до вузла i, залежить від ki вузла i. Величина називається переважним приєднанням (preferential attachment). Оскільки не всі вузли мають однакову кількість зв’язків, останні характеризуються функцією розподілу P(k), яка дає ймовірність того, що випадково вибраний вузол має k зв’язків. Для складних мереж функція P(k) відрізняється від розподілу Пуассона, який мав би місце для випадкових графів. Для переважної більшості складних мереж спостерігається степенева залежність , де γ=1–3 і зумовлено природою мережі. Такі мережі виявляють властивості направленого графа (рис. 2). Рис. 2. Розподіл Web-сторінок в Інтернеті [4]. Pout – ймовірність того, що документ має k вихідних гіперпосилань, а Pin – відповідно вхідних, і γout=2,45, γin=2,1. Крім цього, складні системи виявляють процеси самоорганізації, змінюються з часом, виявляють неабияку стійкість відносно помилок та зовнішніх втручань.В складних системах мають місце колективні емерджентні процеси, наприклад синхронізації, які схожі на подібні в квантовій оптиці. На мові системи зв’язаних осциляторів це означає, що при деякій критичній силі взаємодії осциляторів невелика їх купка (кластер) мають однакові фази і амплітуди.В економіці, фінансовій діяльності, підприємництві здійснювати вибір, приймати рішення доводиться в умовах невизначеності, конфлікту та зумовленого ними ризику. З огляду на це управління ризиками є однією з найважливіших технологій сьогодення [2, 6].До недавніх часів вважалось, що в основі розрахунків, які так чи інакше мають відношення до оцінки ризиків лежить нормальний розподіл. Йому підпорядкована сума незалежних, однаково розподілених випадкових величин. З огляду на це ймовірність помітних відхилень від середнього значення мала. Статистика ж багатьох складних систем – аварій і катастроф, розломів земної кори, фондових ринків, трафіка Інтернету тощо – зумовлена довгим ланцюгом причинно-наслідкових зв’язків. Вона описується, як показано вище, степеневим розподілом, “хвіст” якого спадає значно повільніше від нормального (так званий “розподіл з тяжкими хвостами”). У випадку степеневої статистики великими відхиленнями знехтувати вже не можна. З рисунку 3 видно, наскільки добре описуються степеневою статистикою торнадо (1), повені (2), шквали (3) і землетруси (4) за кількістю жертв в них в США в ХХ столітті [2]. Рис. 3. Системи, які демонструють самоорганізовану критичність (а саме такі ми і розглядаємо), самі по собі прагнуть до критичного стану, в якому можливі зміни будь-якого масштабу.З точки зору передбачення цікавим є той факт, що різні катастрофічні явища можуть розвиватися за однаковими законами. Незадовго до катастрофи вони демонструють швидкий катастрофічний ріст, на який накладені коливання з прискоренням. Асимптотикою таких процесів перед катастрофою є так званий режим з загостренням, коли одна або декілька величин, що характеризують систему, за скінчений час зростають до нескінченності. Згладжена крива добре описується формулою,тобто для таких різних катастрофічних явищ ми маємо один і той же розв’язок рівнянь, котрих, на жаль, поки що не знаємо. Теорія складності дозволяє переглянути деякі з основних положень ризикології та вказати алгоритми прогнозування катастрофічних явищ [7].Ключові концепції традиційних моделей та аналітичних методів аналізу і управління капіталом все частіше натикаються на проблеми, які не мають ефективних розв’язків в рамках загальноприйнятих парадигм. Причина криється в тому, що класичні підходи розроблені для опису відносно стабільних систем, які знаходяться в положенні відносно стійкої рівноваги. За своєю суттю ці методи і підходи непридатні для опису і моделювання швидких змін, не передбачуваних стрибків і складних взаємодій окремих складових сучасного світового ринкового процесу. Стало ясно, що зміни у фінансовому світі протікають настільки інтенсивно, а їх якісні прояви бувають настільки неочікуваними, що для аналізу і прогнозування фінансових ринків вкрай необхідним став синтез нових аналітичних підходів [8].Теорія складних систем вводить нові для фінансових аналітиків поняття, такі як фазовий простір, атрактор, експонента Ляпунова, горизонт передбачення, фрактальний розмір тощо. Крім того, все частіше для передбачення складних динамічних рядів використовуються алгоритми нейрокомп’ютинга [9]. Нейронні мережі – це системи штучного інтелекту, які здатні до самонавчання в процесі розв’язку задач. Навчання зводиться до обробки мережею множини прикладів, які подаються на вхід. Для максимізації виходів нейронна мережа модифікує інтенсивність зв’язків між нейронами, з яких вона побудована, і таким чином самонавчається. Сучасні багатошарові нейронні мережі формують своє внутрішнє зображення задачі в так званих внутрішніх шарах. При цьому останні відіграють роль “детекторів вивчених властивостей”, оскільки активність патернів в них є кодування того, що мережа “думає” про властивості, які містяться на вході. Використання нейромереж і генетичних алгоритмів стає конкурентноздібним підходом при розв’язанні задач передбачення, класифікації, моделювання фінансових часових рядів, задач оптимізації в галузі фінансового аналізу та управляння ризиком. Детермінований хаос пропонує пояснення нерегулярної поведінки і аномалій в системах, котрі не є стохастичними за природою. Ця теорія має широкий вибір потужних методів, включаючи відтворення атрактора в лаговому фазовому просторі, обчислення показників Ляпунова, узагальнених розмірностей і ентропій, статистичні тести на нелінійність.Головна ідея застосування методів хаотичної динаміки до аналізу часових рядів полягає в тому, що основна структура хаотичної системи (атрактор динамічної системи) може бути відтворена через вимірювання тільки однієї змінної системи, фіксованої як динамічний ряд. В цьому випадку процедура реконструкції фазового простору і відтворення хаотичного атрактора системи при динамічному аналізі часового ряду зводиться до побудови так званого лагового простору. Реальний атрактор динамічної системи і атрактор, відтворений в лаговому просторі по часовому ряду при деяких умовах мають еквівалентні характеристики [8].На завершення звернемо увагу на дидактичні можливості теорії складності. Розвиток сучасного суспільства і поява нових проблем вказує на те, що треба мати не тільки (і навіть не стільки) експертів по деяким аспектам окремих стадій складних процесів (професіоналів в старому розумінні цього терміну), знадобляться спеціалісти “по розв’язуванню проблем”. А це означає, що істинна міждисциплінарність, яка заснована на теорії складності, набуває особливого значення. З огляду на сказане треба вчити не “предметам”, а “стилям мислення”. Тобто, міждисциплінарність можна розглядати як основу освіти 21-го століття.

Дисертація присвячена проблемі створення текстильних матеріалів, які мають здатність при розтягуванні збільшуватися в напрямку, перпендикулярному до прикладених сил, за рахунок будови матеріалу, а не за рахунок використання пряжі та ниток з відповідними властивостями. Виявлено геометричні структури аукзетик-матеріалів, які можуть бути реалізованими в текстильних матеріалах, зокрема трикотажних структури основов’язаного трикотажу, які виявлятимуть аукзетик-властивості, та обрані переплетення, в яких можлива реалізація таких структур. Теоретично визначено основні технологічні умови в’язання та параметри структури основов’язаних трикотажних аукзетик-матеріалів. Встановлено фактори, які впливають на коефіцієнт Пуассона основов’язаного трикотажу утоково-філейного переплетення, отримано рівняння для його визначення, в якому за основу прийнято геометричні розміри чарунки. Експериментально підтверджено правомірність застосування отриманих аналітичних рішень при виробленні матеріалів з від’ємним коефіцієнтом Пуассона. Розроблено принципи утворення сітчастих структур з гексагональними отворами чарунок та їхнє видозмінення в процесі вироблення за рахунок введення високрозтяжної нитки у вигляді повздовжнього утоку. Отримано рівняння регресії, які адекватно (з ймовірністю 0,95) описують залежності параметрів структури, розмірів чарунок та фізико-механічних властивостей трикотажу від рапорту філейного переплетення та варіанту розташування утокової нитки в структурі. Удосконалено метод дослідження коефіцієнту Пуассона з метою використання для трикотажних сітчастих матеріалів з чарунками великого розміру та розроблено експрес-метод виявлення аукзетик-здатності матеріалів.
Диссертация посвящена проблеме создания текстильных материалов, которые обладают способностью при растяжении увеличиваться в направлении, перпендикулярном приложенным силам, за счет структуры материала, а не за счет использования пряжи и нитей с соответствующими свойствами. В работе заложены научные основы создания текстильних аукзетик-материалов. Выявлено геометрические структуры аукзетик-материалов, которые могут быть реализованы в текстильных материалах, в частности трикотажных. Решена главная научная проблема - определены структуры основовязаного трикотажа, имеющие аукзетик-свойства, и выбраны переплетения, в которых возможна реализация таких структур. Значительное внимание в работе уделено основовязаным аукзетик-структурам с видоизмененными гексагональными ячейками, для получения которых в структуру базового филейного переплетения в качестве продольного утка вводится высокоэластичная нить. Введенный высокоэластичный компонент влияет на геометрические параметры ячеек, которые в сочетании с собственными соотношениями размеров сторон определяют отрицательное значение коэффициента Пуассона такого трикотажа. Сформулированы условия формирования ячеек гексагональной формы в трикотаже филейного переплетения. Выполнено геометрическое моделирование петель филейного трикотажа, на основании которого получены формулы для расчета длины нити в петлях разных видов, которые учитывают значения диаметра нити, высоты петли и расстояние между двумя соседними петлями ряда. В работе представлен теоретический анализ особенностей структуры трикотажа уточно-филейного переплетения, при растягивании которых коэффициент Пуассона принимает отрицательное значение. Обосновано взаимодействия уточных и грунтовых нитей в структуре филейного трикотажа в зависимости от технологических условий: взаимного расположения на машине уточных и грунтовых гребенок, их проборок, величины и направления сдвига за спинками игл. На основе математической обработки результатов исследования параметров структуры, размеров ячеек и физико-механических свойств разработанных основовязаных полотен получены уравнения регрессии, которые адекватно (с вероятностью 0,95) описывают зависимости исследуемых показателей от рапорта филейного переплетения и варианта расположения уточной нити в структуре. Основным технологическим фактором, определяющим аукзетик-свойства основовязаного трикотажа уточно-филейного переплетения, является относительное удлинение эластомерной нити перед входом в зону вязания. Предложена математическая зависимость для определения параметра, которая учитывает рапорт переплетения и размеры петель. В результате аналитических преобразований получено уравнение для определения коэффициента Пуассона основовязаных сетчастых структур, в котором за основу приняты геометрические размеры ячейки. Экспериментально подтверждена правомерность применения полученных аналитических решений при изготовлении материалов с отрицательным коэффициентом Пуассона. На основании корреляционного анализа результатов эксперимента выявлена зависимость коэффициента Пуассона аукзетик-трикотажа с видоизмененными гексагональными ячейками от таких соотношений размеров ячейки: отношение шага ячейки по вертикали к шагу ячейки по горизонтали, отношение шага ячейки по вертикали к высоте вертикальной стороны и тангенс угла наклона диагональной стороны ячейки к горизонтали. В процессе исследования размеров элементарных ячеек трикотажа, полученного чередованием в рапорте рядов трико и атласа, и аналитического расчета их соотношений показано, что лучшие аукзетик свойства достигаются в случае, когда уточная нить располагается поочередно, то на лицевой, то на изнаночной стороне трикотажа. У трикотажа, полученного чередованием в раппорте рядов трико и цепочки, лучшие аукзетик свойства достигаются в случае, когда уточная нить обвивает протяжки петель трико только одной системы нитей в одном или двух рядах. Кроме того, в результате исследований установлено, что абсолютное значение коэффициента Пуассона возрастает с увеличением количества как рядов трико, так и рядов цепочки в рапорте грунтового переплетения. В работе предложен экспресс-метод предварительной оценки аукзетик-свойств материалов и усовершенствован метод исследования коэффициента Пуассона с целью использования для трикотажных сетчатых материалов с ячейками большого размера. Разработаны технологические рекомендации для производства основовязаных аукзетик-материалов, способствующие расширению ассортимента и функциональных свойств текстильных материалов и обеспечивающие получение конкурентной продукции.
Doctoral dissertation devoted to the formation of textile materials, which became wider when stretched due to the structure of the material but not through the use of yarn with appropriate ability. Based on the method of system analysis and on the theoretical hypotheses, the geometric structures of auxetic materials, which can be implemented in the textiles, particularly in knitted materials, have been revealed. The main task - the creation of the warp knitted structures with auxetic-properties was solved and the selection of interlooping, which such structures can be realized in, was made. Main consideration is concentrate on the warp-knit auxetic structures with reentrant hexagonal cells. The basic principles of hexagonal cells' formation in warp knitted structures have been formulated as a result of the theoretical analysis of geometrical models of fillet interlooping. To achieve auxetic property, it is required to employ a high elastic yarn in the base structure. Introduced elastomeric component affects the geometric parameters of the cell, which in combination with ribs' length ratio define a negative value of the Poisson ratio. the length of the cell ribs is changed by the interlooping repeat (quantity of tricot and chain courses), and the angle of rib's inclination to the horizontal section is changed by the pre-tension of the elastomeric yarn and by its positioning in the structure. Analytical dependence for calculation the prior stretching of the elastomeric yarn has been obtained as a result of the geometrical modeling of auxetic warp knit structure. The equation to determine the Poisson's Ratio of warp net structures on the geometric dimensions of the cell has been determined as a result of analytical transformations, The dependencies of structural parameters, cell's size and mechanical properties of auxetic warp knit structure on the interlooping repeat and on the positioning of elastomeric yarn in the structure have been defined as result of mathematical processing of the experimental data. The method of Poisson's ratio test was improved for the purpose of testing of the mesh with large cells and the rapid method for identifying auxetic abilities of textiles was developed.