Учёные Университета ИТМО разработали вычислительную модель, которая анализирует взаимодействие шероховатых поверхностей любого масштаба — от нанотекстур до горных хребтов. Алгоритм предсказывает, как изменяется площадь контакта между поверхностями под давлением, что важно для понимания природы трения. Об этом сообщает пресс-служба университета.
Модель работает с картами высот, которые загружаются в виде матрицы данных. Она делит диапазон высот рельефа на уровни и вычисляет, как будет происходить контакт с другой поверхностью на каждом этапе увеличения давления. Это позволяет определить момент, когда две поверхности начинают проскальзывать друг относительно друга.
«Мы не только предложили новый метод вычисления важных признаков рельефа, но и открыли новое явление: вне зависимости от масштаба и природы поверхности все они развиваются очень похожим образом, — рассказал один из авторов исследования, инженер научно-образовательного центра инфохимии ИТМО Александр Агликов. — Это означает, что и гора Фудзи, и наноструктурированная поверхность латуни подчиняются одним законам».
Для проверки алгоритма использовались данные атомно-силовой микроскопии (например, рельеф полимерных пленок), растровой электронной микроскопии (микрокристаллы оксида цинка) и топографические карты земной поверхности, включая Гранд-Каньон и гору Фудзияма. Ранее не существовало универсальных инструментов, способных одинаково эффективно работать в таких разных масштабах.
В перспективе разработка найдёт применение в машиностроении для создания более износостойких деталей, в геологии для изучения формирования речных русел, а также в космических исследованиях для сравнения ударных кратеров на разных планетах.
Традиционная рентгеновская визуализация сталкивается с ограничениями по разрешению и контрастности, поскольку основана на разнице в поглощении излучения разными тканями или материалами и выдаёт чёрно-белое изображение. Как сообщало «Жуковский.Life», новые методы, такие как гиперспектральная рентгенография, развивают этот принцип, используя детекторы, способные анализировать энергию каждого фотона. Это позволяет получать не только более чёткую картинку, но и данные о химическом составе объекта, что и делает возможным цветное изображение.