|
СтатусДиссертация была зашищена 30 августа 2010Утверждена Национальным Советом 6 октября 2010 Автореферат![]() |
Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографии из 243-х наименований и 2-х приложений. Работа содержит 71 рисунок, 11 таблиц и 221 страницу текста. Результаты опубликованы в 45 научных работах.
Основная научная значимость диссертации заключается в развитии и систематизации теории фазовых переходов в переохлажденных жидкостях на основе концепции кластеров, учитывая недавнее открытие генерации и исчезновения зародышей кристаллизации в переохлажденных жидкостях при очень низких температурах. Прикладное значение работы определяется важностью понимания связи между физическими свойствами, микроскопической структурой вещества и макроскопическими условиями обработки материалов, которые являются важными для получения новых материалов с передовыми технологическими свойствами. Полученные результаты также позволяют сформулировать суть нового научного направления исследования комплексных кластерных систем методами статистической физики, численными расчетами и компьютерным моделированием.
В частности, генерация и исчезновение зародышей кристаллизации были обнаружены при низких температурах в переохлажденных жидкостях ОБФ, фенилсалицилат и ДХБФ, и принесли новую концепцию необратимой структурной релаксации в переохлажденных жидкостях и стеклах. В обобщенной модели Сцилларда изучается эволюция кластерных структур для произвольного числа частиц в системе и для различных частот переходов, а также в открытой системе. Структурная релаксация при постоянном давлении с использованием потенциала Морзе изучается в жидкостях SiO2 и BeF2 методом компьютерного моделирования молекулярной динамики. Роль промежуточного метастабильного состояния в кинетике переходов между начальными и конечными состояниями, индуцируемыми флуктуациями, исследована в параметрической модели с кинетическим потенциалом в присутствии асимметрии и внешнего поля. Новая методология была также предложена и применена к гетерогенным системам cо стохастическими взаимодействиями с целью оптимизации распределения частиц в кластеры в зависимости от общего числа частиц в системе и соответствующего числа состояний. Доказано существование связи между стохастическим моделированием и вычислительной модели АБМ.