Дослідження закономірності впливу твердості на мінливість параметрів структурного стану у високолегованому чавуні

Дослідження закономірностей, що пов'язують якість біметалевих виливків прокатних валків з шаром з високолегованого чавуну, на основі показань рівня твердості і структурного стану матеріалу. Запропоновано удосконалений спосіб такої оцінки.

Рубрика Производство и технологии
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 11.07.2023
Размер файла 624,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Дослідження закономірності впливу твердості на мінливість параметрів структурного стану у високолегованому чавуні

Клочко Оксана Юріївна

доктор технічних наук, професор, професор кафедри сервісної інженерії та технології матеріалів в машинобудуванні, Державний біотехнологічний університет, м. Харків

Білінська Марія

співробітник факультету фізики, астрономії та прикладної інформатики, Ягеллонський університет, м. Краків

Воронов Олександр Сергійович

аспірант кафедри сервісної інженерії та технології матеріалів в машинобудуванні, Державний біотехнологічний університет, м. Харків

Анотація

В роботі проведено дослідження закономірностей, що пов'язують якість зносостійких біметалевих виливків прокатних валків з робочим шаром з високолегованого чавуну, на основі показань рівня твердості і структурного стану матеріалу (фазовим складом, його мінливістю внаслідок дифузії, що виникає при кристалізації і термічній обробці). Запропоновано удосконалений спосіб такої оцінки. Методичний підхід проведених досліджень включав побудову кореляційно-регресійних моделей залежності твердості від аналізованих параметрів, отриманих експериментальним і розрахунковим шляхом. Як фактори розглянуті фази і їх мінливість (виявленням умовних кольорів та їх поєднань). Для досліджень використовували проби, відібрані від торця бочки високохромистих чавунів (%, 2.72-2.86С, до 18Сг, до 0.24У і 1.5№) робочого шару відцентроволитих листових валків станів гарячої прокатки в литому і відпаленому стані, а також фотографії їх мікроструктур. Аналіз фазового складу сплаву і його мінливості проводили математичною оцінкою металографічного зображення відповідно розроблених методик. Оцінювали за допомогою виявлених умовних кольорів з можливих 256 градацій сірого цифрового формату .pgm. Виявлені умовні кольори визначали наступні групи фаз: ферит; бейніт / аустеніт і карбіди типу Мe7Cз, МexCy і МЄ3С. Встановлено, що включення в математичну модель факторів, які характеризують мінливість фазового складу сплаву, дозволяє значно підвищити точність оцінки впливу на рівень твердості зміни структурного стану сплаву. Показано, що найбільша мінливість складу фаз сплаву виникає в процесі кристалізації, внаслідок високої інтенсивності дифузійних процесів. Застосування нелінійної моделі для двох факторного аналізу, дозволило значно скоротити час машинного розрахунку, оскільки в результаті, вдається отримати найбільший коефіцієнт кореляції, який можливо порівняти з чотирьох факторним аналізом для лінійної моделі. При цьому розширено перелік з'єднань, мінливість яких має найбільший вплив на рівень твердості. Встановлено, що в кожне з таких з'єднань входить бейніт.

Ключові слова: мінливість стану, рівень твердості, високолеговані чавуни, металографічне зображення, фазовий склад, кореляційно-регресійний аналіз

Abstract

зносостійкий високолегований чавун

Klochko Oksana Yuriyivna Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Department of Service Engineering and Materials Technology in Mechanical Engineering, State Biotechnology University, Kharkiv

Bilinska Mariia Ph.D., Associate of the Faculty of Physics, Astronomy and Applied Computer Science, Jagiellonian University, Krakow

Voronov Oleksandr Serhiyovych Ph.D. student of the Department of Service Engineering and Materials Technology in Mechanical Engineering, State Biotechnology University, Kharkiv

INFLUENCE OF HARDNESS ON VARIABILITY OF STRUCTURAL STATE PARAMETERS IN HIGH-ALLOYED CAST IRON

In the present paper we investigated the relations between the quality of wear-resistant bimetallic castings of mill rolls and working layers of high- alloyed cast iron. We conduct out research basing on the readings of hardness level and material structural state (phase composition and variability of phase composition due to diffusion occurring during crystallization and heat treatment). We also propose an improved assessment method. The methodological approach of the present research includes correlation-regression model development of the dependence of hardness on the analyzed parameters, obtained empirically and by calculations. We consider phases and phases variability as factors (identifying conventional colors and their combinations). As the research samples we use specimens of high-chromium cast iron (%, 2.72-2.86С, up to 18Cr, up to 0.24 V and 1.5Ni) from the working layer of the mill body front edge in both cast and annealed states. The latter are produced for the hot rolling mills via by centrifugal casting. Microstructure photographs have also been used. Phase composition analysis of the alloy and alloy variability has been carried out using the method of mathematical assessment of the metallographic image, which implicates identification of conventional colors out of possible 256 gradations of gray (.pgm format). The identified conventional colors determine such groups of phases as ferrite, bainite / austenite, Me7C3, MexCy and Me3C carbides types. We show that taking the factors of variability of the alloy phase composition into account in the mathematical model makes it possible to more accurately assess the influence of the alloy's structural state changes on the level of hardness. We also elucidate that the greatest variability of composition phases of the alloy occurs during crystallization due to the high intensity of diffusion processes. Adaptation of a nonlinear model for two-factor analysis has made it possible to significantly reduce the machine calculation time. As a result, it becomes possible to obtain the highest correlation coefficient, comparable to that of the four-factor analysis for linear model. At the same time, we have managed to expand the list of combinations, the variability of which has the greatest impact on the level of hardness. It occurs that bainite is a part of each of these combinations.

Keywords: variability of state, level of hardness, high-alloyed cast iron, metallographic image, phase composition, correlation-regression analysis

Постановка проблеми

Практика використання різних технологічних процесів показує, що для виготовлення виробів, що працюють в умовах абразивного зношування та високих питомих тисків, таких як формуючий інструмент металургійних виробництв, ефективно застосовувати сучасні складнолеговані багатокомпонентні чавуни, що відрізняються різноманітністю структури та властивостей, які за зносостійкістю суттєво перевершують властивості багатьох конструкційних матеріалів. Використання методу відцентрового лиття при формуванні робочого шару для зносостійких біметалічних виливків з міцною серцевиною і шийками для прокатних валків, дозволило істотно розширити область застосування менш технологічних за виготовленням високолегованих чавунів [1]. Експлуатаційна стійкість таких виробів визначається рівнем однорідності фізико-механічних властивостей, що залежать від сукупності ряду факторів, таких як хімічний склад сплаву, технологічні параметри виробництва тощо [2,3]. Механічні властивості - границю міцності на розрив і твердість, відносять до основних критеріїв якості одержуваних виробів та регулюються стандартами та чинною нормативно-технічною документацією. Проте, зважаючи на практичну неможливість проведення випробувань для визначення властивостей міцності через відбір проб від робочого шару двошарових прокатних валків, основною здавальною характеристикою такого інструменту є твердість, що регламентується діючими нормативно-технічними документаціями. Відомо, що цей параметр визначається фазовим складом сплаву, величиною зерен і ступенем однорідності розподілу карбідної фази, а також спадковими властивостями відливного матеріалу, використовуваних шихтових матеріалів. Твердість як регламентований показник якості важлива з технологічної точки зору, а як інформаційним показник вказує на відхилення в змінах формування мікроструктури. При цьому заданий інтервал рівня твердості має забезпечувати експлуатаційні властивості валка та його надійність.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Попередньо авторами були опубліковані результати досліджень [4,5], в яких розглянуто вплив локальної неоднорідності, виявлену через мінливість структурних складових, що впливають на рівень фізико-механічних властивостей на всіх етапах виробництва виробів. Показано доцільність та актуальність використання комплексного підходу, який включає експериментальні та теоретичні дослідження, із застосуванням математичного аналізу зображення мікроструктур.

Мета статті - дослідження та оцінка закономірностей, що пов'язують якість валків, з робочим шаром з високолегованого чавуну, з рівнем твердості та структурним станом сплаву (фазовим складом, його мінливістю внаслідок дифузії, що виникає при кристалізації та термічній обробці), а також удосконалення способу такої оцінки.

Методичний підхід до досліджень

Такі закономірності виявляли методом кореляційно-регресійного аналізу, побудовою моделей залежності твердості від аналізованих параметрів, в якості яких використовували кількісні показники, отримані експериментальним і розрахунковим шляхом. Як фактори розглянуті фази та їх мінливість (виявленням умовних кольорів та їх поєднань). Для досліджень використовували 26 проб, відібраних від торця бочки високохромистих чавунів робочого шару відцентроволитих листових валків станів гарячої прокатки виконання ЛПХ18Нд (%, 2.72-2.86С, до 18Сг, до 0.24У і 1.5К зі спеціальними карбідами типу СГ7С3 і Сг2зСб) у литому та відпаленому стані, а також фотографії їх мікроструктур, отримані на металографічному мікроскопі МІМ-7. Для термообробки застосовували різні режими низькотемпературного відпалу, табл.1.

Таблиця 1

Аналізовані режими термообробки (ТО)* для відповідних зразків високохромистих чавунів

Номер зразка (фотографії мікроструктури)

4,7,10,22

2, 11, 23

3, 12, 24

13

18 16

19

5, 20

26

Режим ТО, №

2

3

4

5

6

7

8

9

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

0

20

0

20

0

20

0

20

0

20

0

20

0

20

0

20

0

20

1

750

0.67

700

0.67

700

0.5

500

1

450

0.5

450

0.5

600

0.5

500

0.91

475

2

750

1.67

700

1.67

700

1.5

500

2

450

1.5

450

1.5

600

1.5

500

3.58

475

23

80

22.7

70

3.67

500

23.5

80

14

80

24

20

22

70

22.5

20

23.1

20

4.67

500

24

450

23

500

23.5

475

20.7

80

25

450

24

500

29.2

475

47

50

46

50

46.7

20

Примітка: *1 - час, год; 2 - температура, °С; для зразків 8,14,25 - проведена ТО за режимами 1 та 4; для зразка 15 - за режимами 2 и 4.

Оцінку фазового складу сплаву та його мінливості оптико- математичним аналізом металографічного зображення. Методика оцінок докладно представлена в роботах [6,7]. При такому аналізі кожне досліджуване зображення мікроструктури в цифровому форматі .pgm, розбивали на фрагменти заданого розміру п*т пікселів з побудовою гістограм для параметрів, що оцінювали. Оцінку проводили, використовуючи виявлені умовні кольори із можливих 256 градацій даного цифрового формату. Згідно з [8], ці умовні кольори визначали такі групи фаз для залізовуглецевих сплавів: 1 (кольори 01 - 144) - група фаз фериту; 2 (кольори 145 - 166) - бейніту/аустеніту; 3 (кольори 167 - 256) - група карбідних фаз (МЄ7С3, МехСу та цементитного типу).

Результати досліджень

В результаті аналізу всіх фотографій було виявлено лише 18 умовних кольорів, закодованих цифрами від 1 до 18, сім з яких (09(3), 11(4), 19(5), 84(8), 158(11), 174( 13), 175(14), 183(15)) мали незначну кількість (< 0.01%) і їх не враховували.

Регресійна модель щодо кожного чинника (виявленого умовного кольору) було представлено у вигляді многочленів 4-го ступеня (1).

де р - фактор (умовний колір), %; Н - твердість

Показано, що найбільший вплив на зміну рівня твердості мають фази фериту - 64% та 63% (кольори 08 та 92 відповідно), а також бейніту (колір 156) - 72% та аустеніту - 48% (колір 165). Очевидно, що такий результат отримано внаслідок значної кількості факторів, представлених фазами структур зразків гетерогенних сплавів у відпаленому стані, відібраних від реальних виливків.

Встановлено, що відносно таких сплавів однофакторний аналіз не враховує вплив поєднання всіх фаз, в тому числі карбідів, що характеризує їх мінливість, на рівень твердості, і не виявляє повну і надійну картину.

Для більш достовірної оцінки проведено багатофакторний аналіз. При побудові багатофакторних регресійних моделей зазвичай значимість кожного аргументу оцінюють порівнянням залишкової дисперсії середнього значення з розрахунковими [9]. Проте, відповідно до запропонованої моделі розрахунків, у даній роботі при проведенні двофакторного аналізу оцінку значущості факторів здійснювали за більш складним алгоритмом, з урахуванням їх добутку, у вигляді повної квадратичної моделі (2):

де pl та p2 - 1-й и 2-й фактори (умовні кольори), %; H - твердість

Аналіз двовимірної моделі показав, що найбільший коефіцієнт кореляції у зв'язку з рівнем твердості досягається при мінливості поєднання фаз легованого фериту і бейніту (кольори 9 і 156 відповідно), внаслідок дифузійних процесів при розпаді залишкового аустеніту. Розрахункове значення твердості, згідно з моделлю (2), відповідає Н=64.05 НSD.

Близькими рішеннями щодо розподілу коефіцієнтів кореляції ^мн 0.75) є поєднання фаз насиченого вуглецем фериту та карбідної фази МexCy (кольори 92 та 248); а також бейніту та карбідів типу Me7Cз (кольори 156 та 247). При цьому дані поєднання фаз роблять однаковий внесок на зміну рівня твердості, тоді як в одномірних моделях, такої закономірності не встановлено. Найбільший вплив на загальний коефіцієнт кореляції, порівняно з одновимірними моделями, надає поєднання умовних кольорів 92 і 248.

Крім фазового складу, на рівень твердості також обов'язково необхідно враховувати вплив мінливості фаз як у процесі кристалізації, і при термічної обробці. Разом з тим вибір елементів матриці гістограми розподілу умовних кольорів як факторів при розрахунку регресійних моделей, як правило призводить до значного завантаження машинного часу, особливо при багатофакторному аналізі. Тому оцінку впливу фаз та їх мінливості на рівень твердості запропоновано проводити на підставі матриці гістограми мінливості фаз. Елементами цієї матриці можливо закодувати в більш компактній формі всі можливі поєднання фаз для досліджуваних зображень мікроструктур сплаву, включаючи їх як фактори, що впливають на зміну рівня твердості, в регресійну модель. Такий спосіб обробки значно скорочує час розрахунку.

Алгоритм побудови матриці гістограми мінливості розглянуто на фрагменті зображення розміром 2*2 пікселів (де 1...4 - номери елементів фрагменту):

Розмірність матриці гістограми мінливості (табл. 2) в даному випадку становить 11^11 елементів, де 11 - кількість значень виявлених умовних кольорів. При використанні алгоритму колір точки 1 (відповідно до схеми (3)) задається, як колір рядка матриці мінливості, яка знаходиться на головній її діагоналі. До цього елементу гістограми додається 1, далі до решти трьох елементів (значення умовного кольору) на відповідних місцях цього ж рядка також додається по 1.

Таблиця 2

Схема розподілу фаз (умовних кольорів) у матриці гістограми їх мінливості для фрагмента зображення 2x2 пікселя щодо точки з номером 1 (див. схему (3))

Номер

елементу

1

2

3

4

5 6

00

Г"

9

10

11

Умовні кольори (фази)

1

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

2

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

3

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

4

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

5

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

6

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

7

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

8

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

9

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

10

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

11

1

8

9

74

83

92

156

165

247

248

256

В результаті отримуємо матрицю гістограми мінливості фаз, щодо точки 1 (див. схему (3 )) фрагмента 2x2 пікселя, яка складається з 121 (11*11) елементів, номери яких у матриці обчислюються відповідно до наведеного алгоритму. Наприклад, елементи матриці з номерами 14, 24, 73 відповідають умовним кольорам 9, 8, 156, для знаходження яких необхідно послідовно по рядках матриці, ліворуч і зверху вниз, відрахувати номер елемента.

Аналізуючи матрицю гістограми мінливості для всіх 26 досліджуваних структур виявлено 95 елементів, значення яких були відмінними від нуля. Наприклад, для мікроструктур фотографій, показаних на рис.1, у литому стані та після термообробки.

Рис.1. Мікроструктури високохромистого чавуну: а) литий стан,

77HSD; б) після обробки за режимом 2 (див.табл.1), 62HSD

Порівняльний аналіз матриць у литому стані та після різних режимів відпалу показав, що найвищий рівень мінливості складу фаз сплава, відзначається в процесі кристалізації, внаслідок високої інтенсивності дифузійних процесів. Такий підхід дозволяє визначити найбільш достовірно величину коефіцієнтів кореляції (наприклад, при оцінці впливу бейніту: 0.7181 и 0.7360 відповідно).

Як було показано в даній роботі, аналіз двовимірної моделі підтвердив, що найбільший коефіцієнт кореляції за рівнем твердості досягається при мінливості поєднання фаз фериту та бейніту (колір 8 і 156 відповідно).

Для такої двофакторної моделі з урахуванням мінливості фаз максимальна кореляція твердості збільшується до 0.851 ^мн = 0.818). При цьому розрахункове значення твердості, згідно з моделлю (2), матиме трохи вищий показник, ніж отриманий тільки з урахуванням фазового складу, і відповідає Н=68.06 НSD. При розширенні переліку поєднань, мінливість яких найбільше впливає на твердість, встановлено, що в кожне таке входить бейніт.

Рис.2. Залежність рівня твердості НSD від структурного стану сплаву (вміст фаз, визначали за кодами умовного кольору, %, для всіх 26 досліджуваних мікроструктур. Червоним - позначена лінія регресії.

Для наочності кореляція кожного фрагмента була представлена у вигляді зростаючої послідовності аргументу. Для цього за кожним стовпцем гістограми разом із значеннями виміряної твердості було проведено сортування аргументу за зростанням. В результаті побудовано графіки залежності твердості від усіх умовних кольорів (рис.2), кількість яких з виявлених 18, з урахуванням нелінійної кореляції за твердістю, відповідала 11. Червоним кольором показано лінію регресії.

Висновки

В результаті проведених досліджень встановлено, що включення до математичної моделі факторів, які характеризують мінливість фазового складу сплаву, дозволяє значно підвищити точність оцінки впливу на твердість зміни структурного стану сплаву. Показано, що найбільша мінливість складу фаз сплаву виникає у процесі кристалізації внаслідок високої інтенсивності дифузійних процесів. Застосування нелінійної моделі для двофакторного аналізу дозволило значно скоротити час машинного розрахунку, оскільки в результаті, вдається отримати найбільший коефіцієнт кореляції, порівнянний з чотирифакторним аналізом для лінійної моделі. При цьому розширено перелік поєднань, мінливість яких найбільше впливає на твердість. Встановлено, що у кожне з таких поєднань входить бейніт.

Література:

1. Tamara Skoblo, Oksana Klochko, Efim Belkin, Aleksandr Sidashenko. Effective Technological Process of Crystallization of Turning Rollers' Massive Castings: Development and Analysis. International Journal of Mineral Processing and Extractive Metallurgy, 2017; 2 (3): 34-39. DOI: 10.11648/ j.ijmpem.20170203.12.

2. T.S. Skoblo, O.Y. Klochko, E.L. Belkin, A.I. Sidashenko, V.K. Avetisyan. Structure formation of high-chromium cast irons in the temperature range of the magnetic transformation of carbide phases. Lett. Mater., 2020, 10(2) 129-134. https://doi.org/10.22226/2410-3535-2020-2-129-134

3. Skoblo, T.S., Klochko, O.Yu., Sidashenko, A.I. et al. Heat treatment of two-layer alloyed- iron rollers. Steel Transl. 2013; 43, 603-606. https://doi.org/10.3103/S096709121309012X

4. Skoblo, T.S., Sidashenko, O.I., Saichuk, O.V. et al. Influence of Stresses on Structural Changes in Gray Cast Iron. Mater Sci 56, 347-358 (2020). https://doi.org/10.1007/s11003-020-00436-8

5. Скобло Т.С., Клочко О.Ю., Белкин Е.Л., Сидашенко А.И. Исследование структуры высокохромистых чугунов. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017; 83(5): 27-38.

6. T. S. Skoblo, O. Yu. Klochko, E. L. Belkin. Application of the computer analysis to metallographic images in the study of the structure of high-chrome cast iron. Zavod. Lab. Diagnost. Mater. 2012. 78(6): 35-42.

7. Теоретические и экспериментальные основы прогнозирования структурообразования, свойств высокоуглеродистых легированных сплавов: монография / Т. С. Скобло, О. Ю. Клочко, А. И. Сидашенко, Е. Л. Белкин. - Харків: Діса плюс, 2019. - 278 с.

8. Skoblo, T.S., Klochko, O.Yu., Belkin, E.L. Structure of high-chromium cast iron. Steel Transl. 2012; 42 (3): 261-268. https://doi.org/10.3103/S0967091212030151

9. Finn, J. D. A general model for multivariate analysis. 1974; New York: Holt, Rinehart & Winston.

References:

1. Tamara Skoblo, Oksana Klochko, Efim Belkin, & Aleksandr Sidashenko. (2017). Effective Technological Process of Crystallization of Turning Rollers' Massive Castings: Development and Analysis. International Journal of Mineral Processing and Extractive Metallurgy, 2 (3), 34-39. DOI: 10.11648/ j.ijmpem.20170203.12.

2. T.S. Skoblo, O.Yu. Klochko, E.L. Belkin, A.I. Sidashenko, & V.K. Avetisyan. (2020). Structure formation of high-chromium cast irons in the temperature range of the magnetic transformation of carbide phases. Lett. Mater., 10 (2), 129-134. https://doi.org/10.22226/2410- 3535-2020-2-129-134

3. Skoblo, T.S., Klochko, O.Yu., & Sidashenko, A.I. (2013). Heat treatment of two-layer alloyed-iron rollers. Steel Transl., 43, 603-606. https://doi.org/10.3103/S096709121309012X

4. Skoblo, T.S., Sidashenko, O.I., Saichuk, O.V., Klochko, O. Yu., & Levkin, D. A. (2020). Influence of Stresses on Structural Changes in Gray Cast Iron. Mater Sci. 56, 347-358. https://doi .org/10.1007/s11003-020-00436-8

5. Skoblo, T.S., Klochko, O.Yu., Belkin, E.L., & Sidashenko, A.I. (2017). Issledovanie struktury vysokohromistyh chugunov [Development of New Approaches to Estimation of the Structure Formation in High-Chromium Cast Iron]. Zavod. Lab. Diagnost. Mater. - Industrial laboratory. Diagnostics of materials, 83 (5), 27-38. [in Russian].

6. Skoblo, T.S., Klochko, O.Yu., & Belkin, E.L. (2012). Application of the computer analysis to metallographic images in the study of the structure of high-chrome cast iron. Zavod. Lab. Diagnost. Mater. - Industrial laboratory. Diagnostics of materials, 78(6), 35-42.

7. Skoblo, T.S., Klochko, O.Yu., Sidashenko, A.I., & Belkin, E.L. (2019). Teoreticheskie i eksperimental'nye osnovy prognozirovaniya strukturoobrazovaniya, svojstv vysokouglerodistyh legirovannyh splavov [Theoretical and experimental framework for prediction of structure formation and high-carbon doped alloys properties]. T.S. Skoblo (Ed). Kharkiv: Disa plus. [in Russian].

8. Skoblo, T.S., Klochko, O.Yu., & Belkin, E.L. (2012). Structure of high-chromium cast iron. Steel Transl, 42 (3), 261-268. https://doi.org/10.3103/S0967091212030151

9. Finn, J. D. (1974). A general model for multivariate analysis. New York: Holt, Rinehart & Winston.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Огляд проблем, спричинених твердістю води. Аналіз фізико-хімічних властивостей води та забезпечення оцінювання якості. Дослідження імітансу води як багатоелементного двополюсника. Опис залежності параметрів імітансу комірки від частоти тестового сигналу.

    презентация [470,5 K], добавлен 07.12.2015

  • Вивчення вирішення задач технологічного забезпечення якості поверхні деталей та їх експлуатаційних якостей. Огляд геометричних та фізико-механічних параметрів поверхні: хвилястості, твердості, деформаційного зміцнення, наклепу, залишкового напруження.

    контрольная работа [196,9 K], добавлен 08.06.2011

  • Підготовка та опис основних методик експерименту. Вплив водню на електронну структуру та пружні властивості заліза. Дослідження впливу легуючих елементів на міграцію атомів водню і впливу е-фази на механічні властивості наводнених аустенітних сталей.

    реферат [44,2 K], добавлен 10.07.2010

  • Оцінка впливу шорсткості поверхні на міцність пресованих з'єднань деталі. Визначення залежності показників втомленої міцності заготовки від дії залишкових напружень. Деформаційний наклеп металу як ефективний спосіб підвищення зносостійкості матеріалу.

    реферат [648,3 K], добавлен 08.06.2011

  • Розробка режимів обтиснень і калібровки валків для прокатки на рейкобалковому стані круглої заготовки. Визначення температурно-швидкісних, енергосилових параметрів, продуктивності стану. Розрахунок міцності та деформації технологічного устаткування.

    дипломная работа [891,7 K], добавлен 07.06.2014

  • Проектування та розрахунок плавильного та шихтового відділення, розливального прольоту. Розрахунки витрати води, електроенергії та палива. Загальна технологія виготовлення виливків. Брак та контроль якості виливків. Розрахунок параметрів плавильної печі.

    дипломная работа [2,1 M], добавлен 13.08.2011

  • Інтенсивність спрацювання деталей: лінійна, вагова та енергетична. Метод оцінки зносостійкості матеріалів. Розрахунок вагової інтенсивності спрацювання бронзи марки БрАЖ9-4. Аналіз результатів дослідження впливу тертя на стійкість проти спрацювання.

    лабораторная работа [1,1 M], добавлен 13.04.2011

  • Дослідження впливу геометрії процесу різання та вібрацій робочого інструменту на виникнення нерівностей поверхні оброблюваного матеріалу. Характеристика причин формування шорсткості заготовки, пов'язаних із пластичною та пружною деформаціями матеріалу.

    реферат [388,7 K], добавлен 08.06.2011

  • Вибір методу та об’єкту дослідження. Дослідження впливу перепадів температур на в’язкість руйнування структури та температури при транскристалітному руйнуванні сплаву ЦМ-10. Вплив релаксаційної обробки на в’язкість руйнування сплавів молібдену.

    реферат [99,0 K], добавлен 10.07.2010

  • Визначення параметрів шуму - хаотичного поєднання різних по силі і частоті звуків, які заважають сприйняттю корисних сигналів. Особливості вібрації - механічних коливань твердих тіл. Дослідження методів вимірювання рівня шуму шумомірами, осцилографами.

    реферат [15,4 K], добавлен 13.02.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.