Относительная взаимосвязь компонентов в многокомпонентных системах (Часть 2)

Abstract

Аннотация. Способ выражения состава многокомпонентного материала через относительные – независимые и управляемые, характеристики и построение на их основе модели композиционного материала, рассмотренной в части 1 публикуемой статьи, позволил значительно сократить объём экспериментальных работ, при обеспечении глубокого и всестороннего исследования песчаного бетона. Исследования показали, что особенно эффективно использование предлагаемых относительных характеристик при планировании экспериментов математическими методами. Целью проведённого эксперимента явилось создание математической модели песчаного бетона на основе комплексной оценки его физико-механических и технико-экономических характеристик, а также определение оптимальных, для заданных условий, составов бетона с минимальным расходом цемента. Учитывая технологические особенности приготовления бетонных смесей на мелких песках, при планировании эксперимента были приняты независимые относительные характеристики: х1 – отражающая долю цемента в молотой смеси цемента с песком; х2 – отражающая долю молотой цементно-песчаной смеси в суммарном содержании всех твёрдых компонентов системы и х3 – водотвердое отношение. Совместная вариация независимых переменных позволяет получить все вероятные сочетания входящих с состав песчаного бетона ингредиентов, что обусловливает возможность широкого и обоснованного анализа их влияния на свойства бетона. В результате обработки опытных данных, используя методы математической статистики, были получены алгебраические уравнения, отражающие связь между исследуемыми свойствами бетона и исходными параметрами. Совместное графическое решение этих уравнений позволило установить оптимальные составы песчаного бетона заданных марок, которые показали высокую сходимость результатов при их проверке. Полученные результаты, в целом, дают возможность считать, что предложенный способ выражения состава через относительные характеристики может представлять значительный интерес для научных работников, занимающихся вопросами оптимизации сложных многокомпонентных систем в различных областях исследований.