СОВРЕМЕННАЯ ТРИБОЛОГИЯ: МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
MODERN TRIBOLOGY: METHODOLOGICAL ASPECTS OF RESEARCH

Скачать статью

Авторы

Е.А. РАТКЕВИЧ, А.Н. БОЛОТОВ

Аннотация

В статье приводится обоснование необходимости разработки интегрированной мультискальной методологии в трибологии, сочетающей экспериментальные данные, полученные на макро- и микроскопическом уровнях с учетом химических превращений на поверхностях в процессе трения и их обработку методами компьютерного моделирования. Методология позволяет детально исследовать процессы трения и износа на всех структурных уровнях – от атомарного до макроскопического масштаба. Это существенно повышает точность прогнозирования долговечности материалов и открывает новые возможности для проектирования инновационных решений в областях высоких технологий. Оценивались такие методы, как спектроскопия, микроиндентирование, трибометрия и атомно-силовая микроскопия, а также перспективы и возможности применения искусственного интеллекта и машинного обучения для описания трибопроцессов.

Ключевые слова

трибология, макроскопический анализ, микроскопический анализ, атомно-силовая микроскопия, трибометрия, спектроскопия, компьютерное моделирование.

Abstract

The article examines problems in tribology research methods. An integrated multiscale methodology needs to be developed. The methodology should combine experimental data at the macro- and microscopic levels. Chemical transformations on surfaces during friction should also be taken into account. All data is processed using computer modelling methods. The methodology allows for detailed investigation of friction and wear processes at all structural levels, from the atomic to the macroscopic scale. This significantly improves the accuracy of predicting the durability of materials. New opportunities are emerging for designing innovative solutions in high-tech fields. Methods such as spectroscopy, microindentation, tribometry and atomic force microscopy were evaluated, as well as the prospects and possibilities of using artificial intelligence and machine learning to describe tribological processes.

Keywords

tribology, macroscopic analysis, microscopic analysis, atomic force microscopy, tribometry, spectroscopy, computer modelling.