Модели функций распределений частиц

Рис. 2,11. Модели функций распределения частиц типовых форм аэрозоля по [77].

Модели функций распределений частиц 42, 56, 65, 103, 135 [c.253]

В рамках рассматриваемой глобулярной модели найдем взаимосвязь между этой величиной и функцией распределения частиц по размерам. [c.134]

Степенная функция может характеризовать спектр размеров лишь локально, т. е. в узком подынтервале размеров А( ), а не во всей области возможных размеров Я. В частности, степенная функция в не может удовлетворить указанным выше граничным условиям, которые входят в само определение функции распределения частиц по размерам. При расширении интервала оптического зондирования А, естественно, приходится расставаться с указанной простейшей моделью и заменять ее кусочно-непрерывными функциями, для которых степенной показатель V меняется при переходе от одного частного подынтервала А Я) к другому. Примеры подобных моделей приводятся в работах [46, 55]. Так проявляют себя особенности интегральных уравнений (1.54а, б) в практике оптических исследований аэрозолей. [c.35]

Наряду с рассмотренной выше существует и другая модель жидкости, согласно которой жидкость представляет собой систему твердых сфер, движущихся между столкновениями по браунов-ским траекториям, возникающим в результате столкновений вс щд-ствие притягивающей части потенциала. Поскольку последние из отмеченных столкновений нарушают временную корреляцию движения частиц, это движение можно рассматривать как некоррелированное. На основе сделанных предположений можно написать кинетические уравнения для функций распределения и, решая их, найти кинетические коэффициенты. [c.195]

В аннотации к обзору Дуга [1] подчеркивается, что многочисленные модификации уравнения Рэлея — Максвелла и попытки распространить его действие на системы, не соответствующие тем основным положениям, на которые опирается вывод этого уравнения (разбавленные дисперсии, в которых свойства обоих компонентов мало отличаются друг от друга, а дисперсные частицы не взаимодействуют друг с другом), делают получаемые выражения полуэмпирическими корреляционными уравнениями, для которых необходимо экспериментально определять примерные значения функции распределения. При теоретическом анализе явлений проводимости в композиционных твердых средах общим и неизбежным является допущение полного геометрического порядка в распределении фаз. Предполагается, что волокна распределены в матрице равномерно, на одинаковом расстоянии и параллельно друг другу. Одиако реальные композиционные материалы, получаемые в результате выполнения целого комплекса технологических операций, имеют структуру, значительно отличающуюся от наших представлений об идеальной модели. Микроскопические исследования реальных композиционных материалов достаточно убедительно показывают неравномерное распределение волокон, отклонение от взаимной параллельности волокон и наличие пористости. Кроме того, недостаточные знания свойств самих волокнистых наполнителей и матриц в свою очередь накладывают дополнительные ограничения на возможности применения теоретических уравнений для прогнозирования теплофизических свойств композиционных материалов. [c.294]

Дж. Бернал и С. Кинг [42, с. 116—135] исследовали модели наборов стальных шаров для определения функции распределения координационных чисел в жидкости. Вычисления проводили для случайно упакованной модели, не содержащей дырок, и с 35% дырок. Авторы считают, что такое количество дырок в жидкости соответствует критической точке. На рис. 5 представлены результаты вычисления функции распределения координационных чисел для соседей, расположенных на расстоянии 1,1 диаметра частицы. Как видно, координационные числа сильно флуктуируют как в модели жидкости без дырок, так и в модели с 35% дырок. Следует отметить, что в отличие от [c.37]

Хорошо известно, что простейшими моделями в равновесной статистической механики ЯВЛЯЮТСЯ системы с малой плотностью или со слабым взаимодействием, так как изучение каждой из них можно начинать с очень простого нулевого приближения — системы свободных частиц. Аналогичная ситуация имеет место и в теории неравновесных процессов. Как отмечено в разделе 2.1.1, для разреженного газа и для систем со слабым взаимодействием можно ввести кинетическую шкалу времени или, как ее иногда называют, кинетическую стадию эволюции. На этой стадии все многочастичные функции распределения полностью определяются одночастичной функцией распределения. При этом основная задача состоит в том, чтобы получить кинетическое уравнение для одночастичной функции распределения. В настоящей главе мы применим метод неравновесного статистического оператора к выводу кинетических уравнений для классических систем и рассмотрим несколько типичных примеров. [c.163]

Мы начнем с подхода к кинетической теории, основанного на последовательном разложении кинетического уравнения по степеням плотности. Этот подход, получивший название групповых разложений, аналогичен хорошо известному методу вириаль-ных разложений термодинамических величин в равновесной статистической механике неидеальных газов [124]. Для простоты будем считать, что частицы не обладают внутренними степенями свободы. Мы не будем также рассматривать связанные состояния или составные частицы, которые могут образовываться благодаря притягивающей части потенциала взаимодействия. Строго говоря, подобная модель описывает только инертные газы (гелий, аргон и т.д.), но в некоторых случаях возможно ее обобщение на молекулярные газы путем введения дополнительного аргумента у одночастичной функции распределения, учитывающего внутренние состояния молекулы [78]. Проблема связанных состояний в кинетической теории значительно более сложна, поскольку при рассмотрении многочастичных процессов рассеяния нужно, вообще говоря, учитывать квантовые эффекты [105]. [c.164]

Как видно из сказанного выше, статистическая модель пробегов и столкновений в рассматриваемом методе точно та же, что и при выводе уравнения Больцмана. Поэтому можно ожидать, что если бы заданная функция распределения полевых частиц была решением уравнения Больцмана для рассматриваемой задачи, то, наблюдая за пробной молекулой достаточно долго и запоминая время ее пребывания в ячейках фазового пространства, мы в пределе получили бы ту же функцию распределения. [c.227]

Представления о движении молекул в жидкости, высказанные впервые Френкелем [1], находят применение в ячеечных теориях жидкости. Сумма по состояниям рассчитывается для модели, согласно которой каждая частица в жидкости движется в некоторой ячейке, созданной ближайшими к ней другими молекулами. Возможны другие модификации этой модели учет корреляции в движении молекул в разных ячейках, учет свободных мест в решетке, в основном в ближней координационной сфере, различные способы расчета самосогласованного поля, действующего на молекулу в ячейке. Однако существующие ячеечные теории не дают надежного способа расчета структуры жидкости, т. е. радиальной функции распределения на основе знания лишь молекулярных сил и общих принципов статистической механики. Имеющиеся способы расчета функции р(г) в рамках теории ячеек основаны на предположении, что в жидкости сохраняется кристаллическая решетка твердого тела. [c.87]

Решение кинетического уравнения чаш е всего ищется путем разложения функции распределения в ряд по ортогональным полиномам, составленным из косинусов угла между направлением скорости электрона и направлением электрического поля [1]. Обычно ограничиваются первыми двумя членами разложения — симметричной и антисимметричной частью. Очевидно, что такой метод решения применим лишь к системам, которые в первом приближении описываются симметричной функцией, асимметричная часть должна быть малой поправкой. Аналогично в методе Чепмена и Энскога [2] нулевым приближением является максвелловское распределение частиц по скоростям, влияние полей и градиентов учитывается лишь в первом приближении. В связи с этим могут представить определенный теоретический интерес попытки найти такие решения кинетического уравнения, хотя бы в рамках специальных моделей, которые точны в том смысле, что не представляют собой части ряда последовательных приближений. [c.179]

Свойства энергетического спектра ферми-жидкости можно сделать более наглядными с помощью модели, основанной на аналогии с ферми-газом. Представим себе, что основному состоянию жидкости соответствует совокупность квазичастиц, заполняющих ферми-сферу с граничным импульсом рц. Соотношение (2.1) можно интерпретировать как равенство числа квазичастиц числу частиц жидкости. Возбуждения в такой модели полностью соответствуют концепции частиц и дырок . В частности, равенство числа частиц числу дырок выражается как сохранение числа квазичастиц в этой модели. Если ввести функцию распределения квазичастиц п р), то ее изменения будут ограничены условием [c.32]

Построение корректной оптической модели аэрозоля, под которой мы будем понимать упорядоченный по высоте и спектру частот (длин волн) числовой массив объемных коэффициентов взаимодействия компонент матрицы рассеяния, невозможно осуществить без достоверной количественной информации о микрофизических свойствах ансамбля аэрозольных частиц, статистически обоснованного для заданной геофизической ситуации. Основу такой информации должны составлять экспериментальные измерения и полученные на их основе математические модели концентрации и функции распределения аэрозольных частиц по размерам, формы частиц и их химического состава. [c.134]

Некоторые из указанных характеристик приведены в табл. 5.1, заимствованной из [5]. Предложенные в [42] две аэрозольные модели различаются состоянием метеорологической дальности видимости у поверхности земли (5м = 5 км и 5м = 23 км). Поскольку функция распределения аэрозольных частиц по размерам предполагается одинаковой для указанных моделей и задана в виде [c.135]

Обе функции s(rsy 5, r) и а( ) являются решениями обратной задачи светорассеяния, поскольку удовлетворяют неравенству р(Ря, Ряа) Ая((т), где Дя((т) —допустимое значение оптической невязки для данных оптических измерений. Следуя [28], подобные решения следует называть квазирешениями. Этим термином подчеркивается то обстоятельство, что обратная задача допускает несколько приближенных решений в зависимости от выбранной аналитической модели искомого распределения. Полученные нами решения близки друг к другу по интегральным параметрам, таким как полное геометрическое сечение S и средний размер г (то же самое медиана). Однако их локальное поведение заметно отличается друг от друга в области размеров R. В частности, первое распределение указывает на практическое отсутствие малых частиц в спектре размеров, в то время как второе свидетельствует [c.61]

Действительно, для первой модели характерна локализация частиц в окрестности моды rs и быстрое убывание значений s rs,S,r) вправо и влево от этой точки. При использовании этой модели в схеме обращения искомому решению мы как бы навязываем искусственно подобное аналитическое свойство. Вторая модель, т. е. ступенчатое распределение, свободна от подобного недостатка, и поэтому ей в этом отношении можно доверять в большей мере. В частности, как следует из а( ), распределение So r) монотонно убывает в области размеров [0,1 0,6 мкм], и поэтому его можно в принципе удовлетворительно аппроксимировать степенной функцией с отрицательным показателем, т. е. моделью типа (1.96а). Конечно, следует иметь в виду, что в данном примере явно недостаточно трех измерений Ряа( ), чтобы получить достоверные оценки для пяти компонент опорного вектора s из решения вырожденной системы (1.101). Поэтому и нет особых оснований подробно обсуждать локальное поведение действительного распределения so r) по решению а( ). Для нас было важно проиллюстрировать влияние аналитических свойств модельных распределений, выбираемых в качестве возможных решений обратных задач, на характер получаемой информации о спектре размеров полидисперсной системы частиц. [c.61]

Аналитические модели для функций плотности распределения частиц по размерам в обратных задачах оптики дисперсных сред [c.123]

В статистической механике разреженных газов (свободное молекулярное течение без столкновений) встречаются задачи, в которых успешно можно использовать конечноэлементные модели в шестимерном (г-пространстве. Молекулярная плотность предполагается достаточно низкой, а температура достаточно высокой, так что каждая молекула газа может рассматриваться как классическая частица с определенным положением и импульсом. Поведение содержаш егося в некотором объеме газа в классической кинетической теории ) описывается функцией распределения / (х, V, г), определенной таким образом, что она характеризует число молекул, находяш ихся в момент времени t в элементарном объеме dSi шестимерного фазового пространства х , Хз и задают положение молекулы, а х = иг, хв = суть [c.181]

При построении модели изнашивания на микроуровне, схема которой представлена в нижней части рис. 6.2, от состояния контакта на макроуровне необходимо перейти на более низкий масштабный уровень, на котором необходимо определить физический механизм элементарного акта разрушения и выбрать критерий разрушения, соответствующий этому механизму рассчитать напряжённо-деформированное состояние, температуру поверхностного слоя и другие функции, входящие в критерий разрушения построить модель отделения частицы определить новые характеристики поверхностного слоя после отделения частицы (распределение контактных и внутренних напряжений, температуры и т.д.) и следующий момент разрушения. [c.321]

Анализ модели показывает, что размер отделившихся частиц существенно зависит от коэффициента трения, оказывающего влияние как на напряжённое состояние, так и на распределение температуры. Увеличение коэффициента трения увеличивает фрикционный разогрев и смещает к поверхности точку максимума функции максимальных касательных напряжений. Оба эти фактора ведут к уменьшению размера отделяемых частиц. В пределе процесс изнашивания имеет характер поверхностного износа, который аналогичен рассмотренному в 6.3.2 случаю. [c.353]

Для определения значений структурного фактора и функции ф(/ ), учитывающих геометрические несоверщенства распределения волокон и отклонение их от параллельности в реальных композиционных материалах, необходимо проводить серию тщательно выполненных экспериментов. Однако в связи с тем, что при использовании различных расчетных уравнений для одного и того же конкретного случая можно получить различные результаты, коэффициенты или функции распределения частиц наполнителя, выражающие различие между идеальной моделью и микро- [c.294]

Рис. 2.6. функция распределения частиц изнашивания по формам согласно статистической модели (/) и данным Финкина (2) п—число частиц Ь — отношение высоты к среднему диаметру частицы [c.43]

Рассмотрим глобулярную модель пористого тела, которая в отличие от известных подобных моделей состоит из сферических частиц различного диаметра и характеризуется функцией распределения частиц /(Д х, у, z), где D -диаметр частиц х, у, z - пространственные координаты. Эта функция при заданных значениях D, х, у, z показывает, какую часть элементарного объема 6К с коорфшятами центра х, у, г составляет объем иК/> занимаемый частицами с диаметром в интервале D. D + (Ш, и определяется из соотношения [c.132]

Рассмотрим модель пористого тела с неоднородной поровой структурой, в которой крупнодисперсные частища соединены друг с другом и образуют каркас с постоянной пористостыо, а мелкодисперсные находятся в промежутках между крупными, причем пористость, образованная мелкими частицами, изменяется вдоль оси 2. Тогда по аналогии с выражением (5.63) функцию распределения частиц по размерам можно представить в виде [c.142]

В монографии [ПО] выполнен анализ современных аппаратурных средств исследования стратосферного аэрозоля, включая подробнейшую хронологию развития и использования техники лазерного зондирования. Рассмотрены вопросы химической кинетики внутриатмосферного образования аэрозоля и предложены теоретические модели формирования спектра частиц и его высотной стратификации. Отмечены основные аспекты влияния временных инверсий аэрозольного заполнения на климат планеты. Обстоятельная сводка существующих аналитических моделей функций распределения и результатов натурных измерений f(r) в стратосфере, выполненных средствами самолетного и аэростатного зондирования, приведена в работах [47, 31, 38, 106]. Частично они отражены на рис. 2.13 и 2.16. Следует указать на возросшее количество теоретических работ, посвященных математическому моделированию комплекса физических явлений, сопровождающих процесс внутриатмосферного синтеза субмикронной и тонкодисперсной фракций аэрозольных частиц. Среди них выделяется систематический цикл исследований, выполненный Туном, Турко и др. [117, 119, 120 . Адекватность их моделей проверена в многочисленных сравнительных экспериментах, что позволяет использовать развитую методо- [c.65]

В работе сделана попытка построить модель двухкомпонентной системы, основываясь на предположении, что движение совокупности твердых частиц в потоке жидкости или газа можно представить как случайный процесс с независимыми приращениями. Полученное на основе этого предположения кинетическое уравнение для функции распределения твердых частиц имеет тот же вид, что и предложенное ранее в [1]. Построено решение кинетического уравнения, которое позволяет получить систему гидродинамических уравнений псевдогаза — совокупности твердых частиц. Отличие полученных уравнений от ранее предложенных в работах [2, 3] состоит в наличии добавочных членов, связанных с относительным движением компонент и обусловливающих анизотропию поля нормальных напряжений в псевдогазе. [c.437]

Чтобы выполнить анализ системы частиц той или иной геометрической формы, необходим знать функцию распределения плошадей случайных сечений тела той формы, которую имеют частицы. Эта функция может быть определена аналитически или экспериментально по модели тела. Подробно с расчетом этой функции и определением числа частиц каждого интервала размеров в единице объема сплава с ее помошью можно познакомиться в работе [7]. Расчеты по этому методу могут быть значительно упрощены, если параметры исследуемых частиц заменить равными им шарами, т. е. ввести в расчеты коэффициёнты, характеризующие форму частиц. Для характеристики формы здесь также используются соотношения между геометрическими параметрами, определяющими размеры частиц. Такими параметрами являются объем частицы V, поверхность частицы 5, средняя тпощадь сечения частицы Р, ср1Ьдняя высота частицы Я и средняя длина хорды /г. [c.197]

Спектр размеров частиц с высотой [(г, к) также не может быть удовлетворительно описан простой мономодальной единой аналитической моделью, как, например, в работе [42]. В гл. 2 приведены данные, убедительно свидетельствующие о заметных трансформациях функции [(г, к) с высотой. Так, в целом ряде измерений зафиксировано, что содержание грубодисперсной фракции частиц в слое перемешивания (кс З км) и в узком слое над тропопаузой [к км) повышенное, а в сульфатном слое (к=16- - 20 км), наоборот, пониженное. В основу настоящей версии оптической модели атмосферного аэрозоля положены микрофизические данные, осредненные по ряду крупных комплексных программ. Для континентальной тропосферы проведена статистическая интерпретация серии наших самолетных контактных измерений N(k) и [(г, к), осуществленных в период 1981—1983 гг. над территорией Западной Сибири и Казахстана (около 700 полетов). В процессе статистической обработки проведена оценка первых моментов высотного распределения N(k) и параметров распределения частиц по размерам /(г, к), выбранного в форме суперпозиции логнормальных распределений (2.26). В гл. 2 было выполнено сопоставление полученных параметров f(r, к) с известными результатами измерений других авторов (см. табл. 2.10) и на основе вторичного осреднения установлены модельные значения параметров и ду, принятые в расчетах оптических характери- [c.142]

В гл. III после описания модели свободных электронов Зоммерфельда — Хартри обсуждается аппроксимация Хартри — Фока. Затем дается предварительный и, по существу, исторический обзор работ по изучению взаимодействия в плотном электронном газе. Описаны приближения Вигнера, Бома и Пайнса и Гелл-Манна и Бракнера. Элементарным образом вводятся физически важные понятия экранирования и коллективных колебаний (плазмонов). Далее, несколько формально, даются определения динамического форм-фактора и диэлектрической проницаемости, зависящей от частоты и от волнового вектора. Показывается, как с помощью этих величин можно весьма просто вычислить ряд взаимосвязанных характеристик системы электронов. Сюда относятся, в частности, временная функция корреляции для операторов плотности, сечение рассеяния быстрых заряженных частиц, бинарная функция распределения, а также энергия основного состояния. Упор здесь делается на точное определение отклика системы на продольные поля, изменяющиеся как во времени, так и в пространстве. Затем в приближении хаотических фаз находится выражение для диэлектрической проницаемости системы. В этом же приближении вычисляются и все остальные характеристики, перечисленные выше. Заключительный параграф этой главы посвящен рассмотрению взаимодействия между электронами в простых металлах. Показывается, что аппроксимация хаотических фаз здесь неприменима, после чего дается расчет корреляционной энергии, удельной теплоемкости и спиновой восприимчивости щелочных металлов. [c.29]

Таким образом, в континуально-дискретной модели, не учитывающей объема частиц, малые возмущения, возшхкшие в момент i = О на —= < ж < +оо остаются всюду конечными в полуплоскости i > О, —00 < а < Ц-оо. Максимум возмущений достигается на каустиках, оиределяемых уравпепием (25), а их величине обратно пропорциональна ширине функции распределения в дробной степени (26) —(27), в то время как в двухжидкостной модели (без учета объема частиц) малые возмущения неограниченно растут па каустиках по закону (22)—(23). [c.164]

Одпа из основных причин неудовлетворительности известных формул смеси нри их применении к капиллярпо-пористым влажным материалам - отсутствие учета влияния видов и форм связи влаги на электрические свойства материала. Эти формулы соответствуют лишь грубой бинарной модели сухое вещество - свободная влага . Необходимость учета указанного важнейшего фактора (одним из первых ее отметил О.Д. Куриленко) нашла выражение в ряде работ. Пальмер [52] предложил для глины модель в виде равномерно распределенных частиц твердой фазы в воздушной матрице. По мере увлажнения глины вода вытесняет воздух, а диэлектрическая проницаемость воды Ен о изменяется от 8х = 3 (для химически связанной влаги) до 8св 80 (для свободной) в функции влагосодержапия и по экспоненциальному закону [c.39]

Интересно с этой точки зрения вновь обратиться к исследованиям Р. Мейера и Р. Стоу, которые проанализировали функцию распределения пор по размерам гранулярной модели Слихтера. На рис. 1.7 представлены теоретические капиллярные кривые, свидетельствующие о том, что в гранулярной модели с одинаковыми частицами капилляры практически тоже одинаковы. Именно это обстоятельство, т. е. необходимость отразить в модельных представлениях факт наличия в реальных горных породах пор различных размеров, привело к созданию простой капиллярной модели. [c.58]

Как и следовало ожидать, не существует какой-либо одной функции распределения, когорая могла бы адекватно описать все возможные типы частиц, встречающихся в атсмосфере. Имеются, однако, две модели, которые, по всей вероятности, способны аппроксимировать распределения по размерам атмосферных частиц наиболее важных типов. Первая модель была предложена Юнге [57] и имеет вид [c.66]

Чтобы воспользоваться выражением (4.46), нужно знать функцию еэ(7 ст/ Тел, бел). Для ее расчета вернемся к результатам, полученным в подпараграфе 4.4.4. Применительно к условиям теплообмена неизотермиче-ского псевдоожиженного слоя с погруженной поверхностью плоский слой дисперсной среды соответствует неизотермичной зоне между-поверхностью теплообмена и ядром слоя. В эквивалентной этому слою модели стопы (см. рис. 4.7, а) О и N+1 ограничивающие поверхности представляют собой стенку теплообменника и ядро слоя с температурами Т ст и Тел- При фиксированной толщине неизотермичной зоны (число Л ), заданных степени черноты частиц и средней порозности слоя характеристики элементарного слоя стопы по-прежнему определяются формулами и уравнениями, приведенными в подпараграфе 4.4.2. Решение системы уравнений (4.38) позволяет найти возможное стационарное распределение температуры и величину лучистого потока по формуле (4.41). С помощью этого соотношения можно получить в явном виде функцию Еэ Тст, 7 сл, бел). Действительно, потоку, испускаемому псевдоожиженным слоем, соот- [c.176]

Атомная структура металлических стекол. Как и в любом другом некристаллическом веществе, в аморфном металле отсутствует дальний порядок в расположении атомов. Данные по рассеянию рентгеновских лучей аморфными телами можно пытаться объяснить как в рамках микрокристаллитной структуры, так и в рамках модели непрерывной сетки. Исследования последних лет, в частности опыты по электрон-позитронной аннигиляции, дают веские основания считать, что в аморфном металле существует распределение атомов без каких-либо разрывов типа границ зерен и точечных дефектов, характерных для кристаллов. Предполагается, что в металлическом стекле существует хаотическое непрерывное распределение сферических частиц, характеризующееся плотной упаковкой. Координационные числа, определенные по площади под первым пиком функции радиального распределения, в большинстве случаев оказываются равными 12, т. е. они больше, чем для жидких металлов. [c.372]

Перейдем к описанию особенностей использования метода моментов при определении коэффициентов математических моделей структуры потоков. Заметим, что применение метода моментов для определения коэффициентов математической модели структуры потоков не зависит от того, является ли аппарат открытым или закрытым . Следует однако учитывать, что для закрытого аппарата моменты функции отклика 0вых( ) характеризуют моменты распределения времени пребывания частиц в аппарате — среднее время пребывания и дисперсию, а для открытого аппарата моменты выходных кривых — формально введенные величины. [c.285]

На практике не всегда так ясно определимы различные виды разрушения. Композиты могут разрушаться в результате комби- нации механизмов, особенно если матрица может стать хрупкой под влиянием локального напряженного состояния. В указанных моделях единственной функцией матрицы является создание барьера для распространения трещины, а статистические результаты применимы только к прочности хрупкой составляющей. В действительности матрица может нести часть нагрузки и может влиять на величину пика напряжений в композите вследствие ее способности к пластической деформации. Растрескивание частиц не может быть независимым, так как разрушенная частица может сильно влиять на изменение распределения напряжений в ее окрестности и, следовательно, трещины не могут распределяться случайно. Влияние концентрации локальной деформации вследствие разрыва волокна в волокнистом композите обсуждено в [3] в связи со статистическими моделями Гюсера — Гурланда и Розена, приведенными в [36, 37, 77]. Связанная с ними проблема образования больших критических трещин проанализирована статистическими методами в [56]. [c.102]

Деформация материала может происходить, вообще говоря, неоднородно по объему образца. Вместе с тем модель жесткопластического тела является предельной по отношению к другим более сложным моделям, папример к модели упрочняющегося тела, в случае, когда параметр упрочнения стремится к нулю. Упрочнение тесно связано с деформациями материала — там, где частицы материала ранее деформировались, произошло упрочнение, и последующее деформации происходят интенсивней в соседних частицах материала, что приводит к выравниванию деформаций по всему объему образца и равномерному их накоплению. То, что упрочнение материала способствует равномерному распределению деформаций, отмечалось и другими авторами (см. [16]). Данные рассуждения определяют критерий выбора функции А в (27). Такому условию отвечает класс линейных функций вида А (t) = t где с = onst. [c.767]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...