Для рідких кристалів типова спроможність обертати площину поляризації світла, що проходить. Це явище полягає в тому, що поляризоване світло, пройшовши шар рідкого кристалу товщиною Н, виявляється поверненим на кут:(р=СН,де С - питоме обертання площини поляризації. У рідких кристалах питоме обертання надзвичайно велике. Так, якщо для кристалу кварцу в середньому С дорівнює 15,5л<л<'1, то для рідких кристалів ця величина досягає дуже великого розміру 60000 - 70000 лот'. Крім того, кут повороту залежить віддовжини хвилі падаючого світла, тобто спостерігається дисперсія кута повороту.
В біомедичній техніці рідкі кристали використовуються в основному в якості спеціальних медичних термометрів і перетворювачів інфрачервоного випромінювання у видиме світло. Відразу ж необхідно відзначити переваги цих матеріалів над напівпровідниковими датчиками аналогічного призначення. Напівпровідникова інфрачервона техніка досить складна і дорога інженерна система. У той же час рідкокристалічні датчики прості і дешеві як у виготовленні, так і при експлуатації.
Основою сучасної медичної термографії рідкими кристалами є припущення про еквівалентність температурних полів симетричних ділянок тіла здорової людини [б]. Локальні ж зміни температури є слідством порушення або кровообігу, або розходженням енерговитрат в різноманітних ділянках організму. Теплову картину звичайно одержують методом аплікацій із наступним фотографуванням кольорового зображення. Необхідно відзначити надзвичайно високу чутливість цього методу (до 0.001 К по абсолютній величині температури і 10 '° -10 12Вт/см2 по щільності потоку енергії) і, як слідство, високу локальність виявлення ушкоджених ділянок тіла. Чутливість, що дозволяє, може досягати 40 колірних ліній на 0,1 мм при зміні температури на ОД К . Завдяки відзначенимвластивостям, метод кольорової термографії рідкими кристалами знаходить застосування в хірургії, онкології, оторинології, неврології.
Рідкі кристали дуже чутливі до хімічного складу навколишнього середовища. Цю їх властивість використовують у фармакології, при судово-медичній і судово-хімічній експертизах.
Рідкокристалічні властивості виявляють різноманітні похідні бензолу, діфенілу, паракватерфінілу, флюорена, нафталіну, ряд гетероциклічних сполук і солей ароматних кислот і т.д. Природно, що параметри промислових рідких кристалів систематизовані в довідковій літературі. Варто лише зауважити, що ускладнення хімічного складу матеріалу, як правило, забезпечує більш широкий температурний інтервал існування рідкокристалічної фази і підвищує оптичну чутливість матеріалу. Проте складні кристали менш стабільні і через старіння характеризуються меншим терміном експлуатації.
6. МАТЕРІАЛОЗНАВСТВО ТА ІНФОРМАЦІЙНО-КОМП'ЮТЕРНІ ТЕХНОЛОГІЇ МАТЕРІАЛІВ ЕЛЕКТРОННОЇ ТЕХНІКИ
Багатогранність і досить часто суперечливість властивостей, які вимагаються від матеріалів цільового, у тому числі і біологічного застосування, формує перед розроблювачами речовини дуже складну технологічну задачу.
Найбільш широко застосовуваний підхід у рішенні проблеми багатьох вимог пов'язаний із збільшенням числа компонентів матеріалу з переходом або на системи багатокомпонентних твердих розчинів, або на керамічні і метастабільні структури. Якщо врахувати, що в таких речовинах кількість компонентів може досягати 4, 5 і більше, то складність керування технологічним процесом здається очевидною. До сказаного варто додати і можливу багатофазність і дефектність (як псевдофаза) матеріалу, тоді число ступенів свободи системи (за правилом фаз Гіббса) стає дуже великою, і термодинамічна система в експерименті стає важко керованою.
На практиці такого роду задачі, як правило, вирішувалися емпіричним шляхом. Тому для отримання заданої властивості була потрібна дуже значна експериментальна робота навіть при великому досвіді експериментатора. Незважаючи на значні успіхи в створенні нових матеріалів (багатокомпонентні ферити, напівпровідникові тверді розчини, органічні елементи) і в удосконалюванні традиційних технологій, усе ж визнати такий підхід оптимальним не можливо.
У той же час досягнення сучасної фізики, матеріалознавства, термодинаміки, комп'ютерної техніки дозволило по новому підійти до рішення такого роду проблем. Насамперед, слід зазначити нові можливості, пов'язані з комп'ютерним моделюванням різноманітного роду, у тому числі і біологічних, систем. З'явився навіть розподіл методів моделювання на математичні і фізико-математичні. Звичайно в літературі під математичним моделюванням розуміють використання при побудові моделі тільки апарат математичного опису систем. Іншими словами модель являє собою чисто інтелектуально складений комплекс виразів, що утворюють систему якогось виду рівнянь, фізичне трактування елементів яких утруднене або навіть відсутнє. Потім здійснюється цілеспрямована гра з параметрами моделі доти, поки не досягається відповідність із наявними експериментальними даними. Послідовним поширенням математичного апарату на весь діапазон властивостей вибирається той інтервал шуканих параметрів, що потрібний.
Відмінність фізико-математичного моделювання від математичного складається в тому, що воно передбачає проведення модельних експериментів з реальними системами. Отримана в результаті цих дослідів інформація є основою для визначення параметрів теоретичних уявлень про процес. При визначеному комплексі експериментальних даних намагаються знайти відсутні параметри моделі і в остаточному підсумку одержати ту систему фізичних параметрів, що апріорі були невідомі. У результаті такої спільної дії експериментатора і фізика-теоретика визначаються найбільш вірогідні значення фізичних величин і формулюється фізична модель реального процесу. У цьому ставленні до проблеми стає зрозумілим зміст інформаційно-комп'ютерних технологій. Дійсно в цьому випадку знаходиться інформація про фізичні параметри системи за допомогою математичного опрацювання експериментальних даних на ЕОМ, і потім стає можливим одержувати інформацію про поведінку системи у всій необхідній області.
Максимальна користь такого підходу в тому, що знайдені фізичні параметри можуть бути використані в інших родинних системах і отже робота пошуку відсутніх параметрів буде простіше. Це пояснюється тим, що параметри мають фізичну сутність і вони вже зафіксовані і не є чисто математичними. В міру накопичення даних виявляється навіть можливим будувати фізико-математичну модель процесу без попередніх експериментів, тому що параметри можуть бути вже знайдені з інших розумінь.
Як приклад приведемо алгоритм пошуку технологічних режимів кристалізації плівки твердого розчину Сахїпі.хРуАзі.у для напівпровідникового лазера. У поставленій термодинамічній задачі необхідно визначити: температуру кристалізації плівки, склад вихідного розплаву, час і швидкість кристалізації шару. Таким чином, необхідно знайти принаймні сім параметрів технологічного процесу. Очевидно, що експериментальне підібрати таку кількість незалежних параметрів надзвичайно складно.
У теорії показано, що термодинамічні функції твердого розчину ОахІпі.хРуАзі.у можна уявити як сукупність, що складається послідовно з комбінацій функцій для трьох компонентів СахІпі.хР, СахІпі.хАз, ІпРуАз^.у, ОаРуАзі.у, а ті, у свою чергу, виражаються через дані для подвійних систем ОаР, ОаАз, ІпР, ІпАз. Виявилося, що до моменту початку досліджень аналізованого четверного розчину, усі термодинамічні функції послідовно від бінарних до потрійних систем були відомі. Тому одержати перші ефективно працюючі плівки, базуючись тільки на даних, отриманих із теоретичних розумінь, виявилося не настільки важкою задачею.
В даний час такий підхід до рішення задач матеріалознавства загальновизнаний і широко застосовується для рішення цілого комплексу спеціальних задач. У той же час комп'ютерне моделювання чисто математичними методами виявилося набагато менш ефективним, тому що для своєї успішної реалізації воно потребує великої попередньої експериментальної інформації.