Рыбинск, Россия
Рыбинск, Ярославская область, Россия
ГРНТИ 55.13 Технология машиностроения
Приведена методика анализа структуры материала поверхностного слоя детали, полученного ионно-плазменным напылением, позволяющая автоматически выделять и оценивать слои по однородности дислокаций. Предложена методика оценки шероховатости поверхности на основе вероятностно-статистической классификации профилограмм, позволяющая выявлять и автоматически оценивать особенности профиля поверхности.
качество поверхности, автоматизация научных исследований, структура материала, шероховатость, машинное обучение
1. Суслов, А.Г., Шалыгин, М.Г. Наукоемкая технология повышения износостойкости поверхностей трения деталей машин, работающих в водородных средах // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2017. – №2 (68). – С. 19-24.
2. Shalygin, M.G. Correlation between nano-roughness with grains of austenitic steel and machining quality // Journal of Fundamental and Applied Sciences. – 2016. – Т. 8. – №3S. – PP. 2835-2838.
3. Denisov, M.S. Investigation of the pressure and heat treatment effect on the ice piston blanks mechanical and structural properties from high-strength aluminum alloy B95 // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2021. – С. 12038.
4. Петрешин, Д.И., Суслов, А.Г., Федонин, О.Н., Хандожко, В.А. Автоматизация управления параметрами качества поверхностного слоя и эксплуатационными свойствами деталей машин при обработке резанием // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2019. – №8 (98). – С. 28-36.
5. ГОСТ Р ИСО 4287-2014. Геометрические характеристики изделий (GPS). Структура поверхности. Профильный метод. Термины, определения и параметры структуры поверхности. – Введ. 2014-12-12 – М.: Стандартинформ, 2019. – 24 с.
6. ГОСТ Р ИСО 25187-2-2014. Геометрические характеристики изделий (GPS). Структура поверхности. Ареал. – Введ. 2014-12-12. – М: Стандартинформ, 2015. – 52 с.
7. Патент №2708500 С1 РФ, МПК G01B 21/30, G06N 7/00. Способ оценки параметров профиля поверхности на основе вероятностно-статистической классификации спектра профилограммы / И. Н.Паламарь, С. С. Юлин / заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВО «Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П. А. Соловьева». – № 2019102580; заявл. 30.01.2019; опубл. 09.12.2019.
