Використання штучних нейронних мереж для вирішення трибологічних задач

Автор(и)

  • В.М. Уваров Інститут металофізики ім. Г.В. Курдюмова НАН України, Київ
  • С.А. Беспалов Технічний центр НАН України, Київ

DOI:

https://doi.org/10.15407/mom2019.03.003

Ключові слова:

конструкційна сталь, температура гартування, зносостійкість, поверхня контактної взаємодії, моделювання, штучні нейронні мережі

Анотація

Проведені склерометричні дослідження сталі 40Х після гартування від 860, 1050 °С та високого відпуску показали, що з підвищенням температури гартування збільшується середнє значення мікротвердості. На подряпинах виявлено два типи максимумів її значень. До першого типу (Т1) належать найближчі один до одного, середня відстань між якими практично не змінюється залежно від температури гартування. До другого (Т2) – максимуми з більшим періодом, який збільшується та чіткіше виявляється при зростанні температури гартування. Відзначено, що фактором, який визначає циклічність зміни мікротвердості з періодом Т1, є межі зерен та пакетів мартенситу, а з періодом Т2 – зростаюча при підвищенні температури гартування нерівномірність розподілу вуглецю. Досліджено вплив температурних умов гартування на зносостійкість сталі 40Х після покращення. Виявлено, що у порівнянні із стандартною термічною обробкою, гартування від 1050 °C та високий відпуск підвищує її трибологічні характеристики, а також знижує інтенсивність зношування контртіла. Показано, що в покращених зразках, загартованих від 860 °С, руйнування контактуючих поверхонь відбувається за механізмами відколювання та гладкого розшаровування з пластичною деформацією. Підвищення температури гартування до 1050 °С з високим відпуском змінює характер деструкції поверхні контактної взаємодії. На ній з’являються ділянки, мікроструктура яких під час тертя у порівнянні з оточуючим об’ємом чинить значно більший опір руйнуванню. Проаналізовано структурно-геометричні параметри, що характеризують шорсткість та несучу спроможність поверхні контактної взаємодії. Виявлено, що підвищення температури гартування до 1050 °C сприяє зниженню її шорсткості та збільшенню опорної кривої поверхні, яка характеризує її несучу здатність. Показана можливість застосування штучних нейронних мереж для прогнозування трибологічних властивостей конструкційних сталей.

Посилання

Kogaiev V.P. Drozdov Yu.N. Prochnost i isnosostoikost' detalei mashin (The strength and wear resistance of machine parts), Moscow: Visshaia shkola, 1991, 319 p. [in Russian].

Dzhost P. Mirovye dostizhenija v oblasti tribologii. Trenie i iznos (World achievements in the tribology. Friction and wear), 1986. Vol. 7, No 4, pp. 593-603 [in Russian].

Pronikov A.S. Parametricheskaja nadezhnost mashin (Machine parametric reliability), Moscow: Izdatel'stvo MGTU im. N.Je. Baumana, 2002, 560 p. in Russian].

Garkunov D.N. Tribotehnika (konstruirovanie, izgotovlenie i jekspluatacija mashin) (Tribotechnics (design, manufacture and operation of the machine)), Moscow: Izdatelstvo MSHA, 2002, 632 p. [in Russian].

Chichinadze A.V., D.Braun Je., Bushe N.A. Osnovy tribologii (trenie, iznos, smazka): Uchebnik dlja tehnicheskih vuzov (Fundamentals of Tribology (friction, wear, lubrication): Textbook for technical universities), Moscow: Mashinostroenie, 2001, 664 p. [in Russian].

Bahodur S., Problemy treniia i smazki, 1978, No 2, pp. 1-4 [in Russian].

Dzhost P., Trenie i iznos, 1991, Vol.12, No 3, pp. 10-15. [in Russian].

Durjagіna Z., Tkachenko P., Mashinoznavstvo, 2002, No 2 (56), pp. 29-31 [in Ukrainian].

Hajkin S. Nejronnye seti: polnyj kurs (Neural networks: full course), Moscow: Ltd «I.D. Viljams», 2006, 1104 p. [in Russian].

Aksenov S.V., Novosel’tsev V.B. Organizaciia i ispol'zovanie neironnyh setei (metody i tehnologii) (Organization and neural networks using (methods and technologies)), Tomsk: Izdatelstvovo HTJI, 2006, 128 p. [in Russian].

Pronin S.V., Avtomobilnyj transport: sb. nauch. trudov, Kharkov, 2006, No 18, pp. 123-125 [in Russian].

Kozlov E.V., Popova N.A., Tihonkova O.V., Klimashin S.I., Cellermaer V.V., Gromov V.E., Fundamentalnye problemy sovremennogo materialovedeniia, 2005, Vol.2, No 1, pp.118-123 [in Russian].

Ivanov Yu.F., Kozlov E.V., Fundamental'nye problemy sovremennogo materialovedeniia, 2006. Vol. 3, No 3, pp. 61-68 [in Russian].

GOST 21318-82. Izmenenie mikrotverdosti carapaniem almaznymi nakonechnikami (Microhardness changing by scratching with diamond tips), Moscow: Izd-vo standartov, 1983, 24 p. [in Russian].

Volosevich P.Yu., Bespalov S.A., Metallofizika i novejshie tehnologii, 2004. Vol. 26, No 3. pp. 343-359. [in Russian].

Volosevich P.Yu., Bespalov S.A., Metallofizika i novejshie tehnologii, 2006, Vol. 28, No 12, pp. 1629-1638 [in Russian].

Volosevich P.Yu., Bespalov S.A., Metallofizika i novejshie tehnologii, 2004, Vol. 26, No 5, pp 691-701 [in Russian].

Yakovleva S.P., Maharova S.N., Vinokurov G.G., Mordovskoi P.G., Struchkov N.F. Fundamentalnye issledovanija. Razdel «Tehnicheskie nauki», 2013, Vol. 10 (15), pp. 3451-3455, [in Russian].

Morozova N.A. (2005) Povyshenie iznosostojkosti cilindricheskih poverhnostej detalej mashin vibroudarnym plasticheskim uprochneniem [Improving the wear resistance of cylindrical surfaces of machine parts by vibroshock plastic hardening] Candidate’s thesis. Novosibirsk: Siberian State University of Railway Engineering [in Russian].

Matveev V.V., Avtomaticheskaia svarka, 2005, No 6, pp. 42-48 [in Russian]. https://doi.org/10.1007/s11182-005-0153-7

Tkachenko R.O., Tehnіchnі vіstі ,1991, No 1(8), 2(9). pp. 41–42 [in Ukrainian].

Surface roughness – Part 1: Surface and its parameters, ISO 4287/1, 1984 [in English].

Rules and procedures for the measurement of surface parameters. ISO 4288, 1985 [in English].

Lonardo P.M., Trumpld H., Chiffre L. Progress in 3D Surface Microtopography Characterization. Analis of the CIRP. 1996, V. 45/2. pp.11-23 [in English].https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)60513-7

Muhamedov A.A., Metallovedenie i termicheskaja obrabotka metallov, 1968, No 7, pp. 31-34 [in Russian].

Downloads

Опубліковано

2019-09-30

Як цитувати

Уваров, В., & Беспалов, С. (2019). Використання штучних нейронних мереж для вирішення трибологічних задач. Науково-технічний журнал ‘’Металознавство та обробка металів‘’, 25(3), 3–15. https://doi.org/10.15407/mom2019.03.003