DOI: https://doi.org/10.30838/J.BPSACEA.2312.231018.25.307

До прогнозу механічних властивостей металу

V. M. Volchuk, O. R. Sizova

Abstract


Вступ. Прогнозування механічних властивостей металевих виробів зумовлене труднощами, пов’язаними з впливом багатьох факторів. Основні з них ‑ багатопараметричність та багатокритеріальність технології виробництва. Для зменшення витрат на натурні експерименти запропоновано методику оцінювання механічних властивостей металу з використанням математичного апарату. Методика. Застосовується математичне планування експериментів для оцінювання межі міцності сталі Ст4кп на основі аналізу елементів її хімічного складу. Результати експерименту. Отримано математичну модель прогнозу межі міцності сталі Ст4кп, що дозволяє здійснювати її прогноз на заданому інтервалі показників хімічного складу. Згідно з критерієм Фішера F = 1,187 модель адекватна за рівня значимості a = 0,05. Висновки. В рамках методики планування експериментів отримано модель прогнозування межі міцності сталі Ст4кп, що дозволяє оперативно прогнозувати якість металу неруйнівним методом. Цей підхід можна застосовувати як експрес-методику оцінювання критеріїв якості металопрокату. 


Keywords


experiment planning; metal; chemical composition; forecasting; mechanical properties

References


Voznesenskiy V.A. Statisticheskiye metody planirovaniya eksperimenta v tekhniko-ekonomicheskikh issledovaniyakh [Statistical methods of experiment planning in technical and economic research]. Moscow: Finansy i statistika, 1981, 263 p. (in Russian).

Mishutn А., Kroviakov S., Pishev O. and Soldo B. Modified expanded clay lightweight concretes for thin-walled reinforced concrete floating structures. Tehnicki Glasnik. Technical Journal. 2017, vol. 11, no. 3, pp. 121-124. Available at: https://hrcak.srce.hr/186657. [Accessed 7 February 2019]. (in Russian).

Laukhin D.V., Beketov A.V., Rott N.A. and Laukhin V.D. Algoritm provedeniya pervichnoy statisticheskoy obrabotki massivov eksperimental'nykh dannykh [Algorithm of primary statistical analysis of arrays of experimental data]. Vіsnyk Prydnіprovskoi derzhavnoi akademіi budіvnitstva ta arkhіtektury [Bulletin of Prydniprovs’ka State Academy of Civil Engineering and Architecture]. Dnіpro, 2017, no. 2, pp. 68–77. Available at: http://visnyk.pgasa.dp.ua/article/view/111314. [Accessed 7 February 2019]. (in Russian).

Dubrov Yu.I., Volchuk V.N. and Bol’shakov V.I. Primeneniye ekspertnoy informatsii pri formirovanii aktivnogo eksperimenta v materialovedenii [Application of expert information in the formation of an active experiment in materials science]. Modelirovaniye i optimizatsiya v materialovedenii: mat. 40-go mezhdunar. seminara po modelirovaniyu i optimizatsii kompozitov МОК’40 [The modeling and optimization in materials science. Proceedings of 40th Int. seminar on modeling and optimization of IOC’40 composites]. Odessa: AstroPrint, 2001, pp. 25–26. (in Russian).

Bol'shakov V.I., Volchuk V.N., Dejneko L.N. and Dubrov Yu.I. Kompozitsiya metoda planirovaniya ekstremal'nykh eksperimentov i ekspertnoj informatsii dlya formirovaniya sistemy prognoza kachestva materialov [Composition of a method for planning extreme experiments and expert information for the formation of a material quality prediction system]. Perspektivnye zadachi inzhenernoj nauki [Perspective tasks of engineering science]. Dnepropetrovsk: GAUDEAMUS, 2001, iss. 2. pp. 203-208. (in Russian).

Bol’shakov V., Volchuk V. and Dubrov Yu. Fractals and properties of materials. Saarbrucken: Lambert Academic Publishing, 2016, 140 p. Available at: https://www.lap-publishing.com/catalog/details/store/tr/book/978-3-330-01812-9/fractals-and-properties-of-materials?search=Fractals. [Accessed 6 February 2019].

Volchuk V., Klymenko I., Kroviakov S., Orešković M. Method of material quality estimation with usage of multifractal formalism. Tehnički glasnik. Technical Journal. 2018, vol. 12, no. 2, рр. 93-97.

Bol’shakov V.I., Volchuk V.M. and Dubrov Yu.I. Osnovy organizatsii fraktal'nogo modelirovaniya [Fundamentals of fractal modeling]. Kiev: Akademperiodika, 2017, 170 p. (in Russian).

Zhuravel I.M. Vybir nalashtuvan pid chas obchyslennia polia fraktalnykh rozmirnostei zobrazhennia [The choice of parameters when calculating the fractal dimension of the image]. Naukovyi visnyk NLTU Ukrainy [Scientific Bulletin of UNFU]. Lviv, 2018, vol. 28, no 2, рp. 159-163. Available at: https://doi.org/10.15421/40280230. [Accessed 7 February 2019]. (in Ukrainian).

Zhuravel I.M. and Svirska L.M. Vymiriuvannia userednenoho rozmiru zeren metalu z vykorystanniam fraktalnoi rozmirnosti [Measurement of the mean grain size in a metal by using fractal dimensions]. Fizyko-khimichna mekhanika materialiv [Materials Science]. 2010, vol. 46, no 3, рp. 418-420. Available at: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/135345. [Accessed 7 February 2019]. (in Ukrainian).

Bilokur I.P. Elementy defektoskopii pry vyvchenni neruinivnoho kontroliu [Elements of defectoscopy during studying of non-destructive control]. Kyiv: NMK VO, 1990, 252 p. (in Ukrainian).

Bol’shakov V.I., Volchuk V.N. and Dubrov Yu.I. O prognozirovanii kachestva tselevogo produkta v periodicheskikh tekhnologiyakh [Predicting the quality of a desired product in periodic technologies]. Dopovidi Natsionalnoi akademii nauk Ukrainy [Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine]. Kyiv, 2014, no. 11, pp. 77-81. Available at: http://www.dopovidi.nas.gov.ua/2014-11/14-11-13.pdf. [Accessed 7 February 2019]. (in Russian).

Bol’shakov V.I., Volchuk V.N. and Dubrov Yu.I. Identifikatsiya mnogoparametricheskikh, mnogokriterial'nykh tekhnologiy i puti ikh prakticheskoy realizatsii [Multiparameter identification, multicriteria techniques and ways of their implementation]. Metaloznavstvo ta termichna obrobka metaliv [Metall Science and Heat Treatment of Metals]. 2013, no 4., pp. 5-11. (in Russian).

Uzlov O., Malchere A., Bolshakov V.I., Esnouf C. Investigation of Acicular Ferrite Structure and Properties of C-Mn-Al-Ti-N Steels. Advanced Materials Research. 2007, vol. 23, pp. 209-312. Available at: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.23.209. [Accessed 7 February 2019].


GOST Style Citations


  1. Вознесенский В. А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических исследованиях / В. А. Вознесенский. – Москва : Финансы и статистика, 1981. – 263 с.
  2. Modified expanded clay lightweight concretes for thin-walled reinforced concrete floating structures / А. Mishutn, S. Kroviakov, O. Pishev, B. Soldo // Tehnicki Glasnik/Technical Journal. - 2017. - Vol. 11. - № 3. - P. 121-124. – Режим доступу: https://hrcak.srce.hr/186657. - Перевірено: 07.02.2019.
  3. Алгоритм проведения первичной статистической обработки массивов экспериментальных данных / Д. В. Лаухин, А. В. Бекетов, Н. А. Ротт, В. Д. Лаухин // Вісник Придніпровської державної академії будівництва та архітектури. – Дніпро, 2017. – № 2. – С. 68–77.
  4. Дубров Ю. И. Применение экспертной информации при формировании активного эксперимента в материаловедении / Ю. И. Дубров, В. Н. Волчук, В. И. Большаков // Моделирование и оптимизация в материаловедении : мат. 40-го междунар. семинара по моделированию и оптимизации композитов МОК'40, 25-26 апр. 2001 г. - Одесса : АстроПринт, 2001. - С. 25-26.
  5. Композиция метода планирования экстремальных экспериментов и экспертной информации для формирования системы прогноза качества материалов / В. И. Большаков, В. Н. Волчук, Л. Н. Дейнеко, Ю. И. Дубров // Перспективные задачи инженерной науки : сб. науч. тр. междунар. конф. - Днепропетровск : GАUDEAMUS, 2001 - Вып. 2. - C. 203-208.
  6. Bol’shakov V. Fractals and properties of materials : monograph / V. Bol’shakov, V. Volchuk, Yu. Dubrov. - Saarbrücken : Lambert Academic Publishing, 2016. - 140 p. – Режим доступу: https://www.lap-publishing.com/catalog/details/store/tr/book/978-3-330-01812-9/fractals-and-properties-of-materials?search=Fractals. - Перевірено: 07.02.2019.
  7. Method of material quality estimation with usage of multifractal formalism / V. Volchuk, I. Klymenko, S. Kroviakov, M. Orešković // Tehnički glasnik-Technical Journal. - 2018. - Vol. 12. - № 2. - P. 93-97. – Режим доступу: https://hrcak.srce.hr/202359. - Перевірено 7.02.2019.
  8. Большаков В. И. Основы организации фрактального моделирования : монография / В. И. Большаков, В. Н. Волчук, Ю. И. Дубров. - Киев : Академпериодика, 2017. – 170 с.
  9. Журавель І. М. Вибір налаштувань під час обчислення поля фрактальних розмірностей зображення / І. М. Журавель // Науковий вісник НЛТУ України : зб. наук. пр. / Нац. лісотехн. ун-т України. - Львів, 2018. - Т. 28. - № 2. - С. 159-163. - Режим доступу: https://doi.org/10.15421/40280230. - Перевірено: 07.02.2019.

10. Журавель І. М. Вимірювання усередненого розміру зерен металу з використанням фрактальної розмірності / І. М. Журавель, Л. М. Свірська // Фізико-хімічна механіка матеріалів. – 2010. – Т. 46. - № 3. – С. 126–128. - Режим доступу: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/135345. - Перевірено 7.02.2019.

11. Білокур І. П. Елементи дефектоскопії при вивченні неруйнівного контролю : навч. посіб. / І. П. Білокур. - Київ : НМК ВО, 1990. - 252 с.

12. Большаков В. И. О прогнозировании качества целевого продукта в периодических технологиях / В. И. Большаков, В. Н. Волчук, Ю. И. Дубров // Доповіді Національної академії наук України. - 2014. - № 11. - С. 77-81. – Режим доступу: http://www.dopovidi.nas.gov.ua/2014-11/14-11-13.pdf. -Перевірено: 07.02.2019.

13. Большаков В. И. Идентификация многопараметрических, многокритериальных технологий и пути их практической реализации / В. И. Большаков, В. Н. Волчук, Ю. И. Дубров // Металознавство та термічна обробка металів. – 2013. - № 4. – С. 5–11.

14. Investigation of Acicular Ferrite Structure and Properties of C-Mn-Al-Ti-N Steels / O. Uzlov, A. Malchere, V. Bolshakov, C. Esnouf // Advanced Materials Research. - 2007. - Vol. 23. - P. 209-312. – Режим доступу: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.23.209. - Перевірено 7.02.2019.