Научная статья на тему 'ЭКСПРЕСС МЕТОДИКА ВЫБОРА ЭЛЕКТРОЛИТА КАДМИРОВАНИЯ'

ЭКСПРЕСС МЕТОДИКА ВЫБОРА ЭЛЕКТРОЛИТА КАДМИРОВАНИЯ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
3
2
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
кадмиевое покрытие / электролит цианистый / электролит хлористоаммонийный / электролит сернокислый / электролит сульфатноаммонийный / добавки.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Д.С. Михайлова

Кадмиевое покрытие широко распространено в промышленности. Благодаря тому, что кадмиевое покрытие очень пластичное, его можно использовать для крепежа деталей, имеющих резьбовое соединение, обеспечивая при этом необходимую герметичность во время затяжки. Чаще всего этот способ используют в сферах судостроения, машиностроения, авиастроения и других, где используется крупная техника [1].

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Д.С. Михайлова

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «ЭКСПРЕСС МЕТОДИКА ВЫБОРА ЭЛЕКТРОЛИТА КАДМИРОВАНИЯ»

Х

И

М

И

Ч

Е

С

К

И

Е

НАУКИ

Д.С. Михайлова

ЭКСПРЕСС МЕТОДИКА ВЫБОРА ЭЛЕКТРОЛИТА

КАДМИРОВАНИЯ

Кадмиевое покрытие широко распространено в промышленности. Благодаря тому, что кадмиевое покрытие очень пластичное, его можно использовать для крепежа деталей, имеющих резьбовое соединение, обеспечивая при этом необходимую герметичность во время затяжки. Чаще всего этот способ используют в сферах судостроения, машиностроения, авиастроения и других, где используется крупная техника [1].

Ключевые слова: кадмиевое покрытие, электролит цианистый, электролит хлористоаммонийный, электролит сернокислый, электролит сульфатноаммонийный, добавки.

Актуальность рассматриваемой проблемы заключается в практическом применении электролита кадмирования наиболее выгодного с точки зрения экономики и экологии.

Недостаток использования кислых электролитов является защелачивание раствора в прикатодной зоне, как следствие образование рыхлых, губчатых и шероховатых покрытий [2].

Для получения мелкозернистых гладких осадков кадмия в электролиты рекомендуется вводить органические ПАВ, способствующие повышению катодной поляризации.

Кадмий является высокотоксичным элементом. Пыль и пары кадмия раздражают органы дыхания, он может вызывать такие заболевания, как рак легких, дисфункция почек и т.д.

При нанесении кадмиевого покрытия очень важно соблюдать правила охраны труда и защиты окружающей среды [3].

В таблице 1 приведен сравнительный анализ электролитов кадмирования не только с точки зрения технических характеристик, но и с экономической стороны. У каждого электролита своя цена и различная стоимость утилизации, что заведомо снижает общую оценку электролита при выборе его для конкретной детали.

© Д.С. Михайлова, 2022.

Научный руководитель: Калинина Наталия Евгеньевна - кандидат экономических наук, доцент, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, Россия.

Различные детали имеют разную значимость критериев, предъявляемых к покрытию. На основе практических и теоретических данных в таблице представлены удельные веса для деталей.

Таблица 1

Сравнительный анализ электролитов кадмирования_

Критерии электролитов Удельный вес для детали Виды электролитов

болт/винт гайка полый цилиндр цианистый хлористоам-монийный сернокислый (Ли-меда) сульфатно-аммонийный (ЦКН)

1)Рассеивающая способность 0,2 0,25 0,3 9 6 9 9

2)Кроющая способность 0,2 0,3 0,35 10 5 9 9

3 )Наводороживание (охрупчивание материала) 0,3 0,3 0,1 7 2 7 3

4)Цена 0,1 0,025 0,1 10 7 4 3

5 )Экологичность 0,15 0,1 0,1 2 4 8 5

6)Стоимость утилизации 0,05 0,025 0,05 7 10 5 10

Итого 1 1 1

С учетом значимости критерия можно предложить следующую методику выбора электролита для соответствующего типа деталей:

С = НЧ*П),

где С - общий балл;

с - удельный вес критерия электролита; п - значимость критерия.

Подставив значения в формулу, мы получили следующие результаты, представленные в таблице 2.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Таблица 2

Общие баллы электролитов для различных деталей_

Виды электролитов Общий балл

болт/винт гайка полый цилиндр

1 )Цианистый 7,55 7,975 8,45

2)Хлористоаммонийный 4,6 4,425 5,35

3)Сернокислый (Лимеда) 7,55 8,075 8

4)Сульфатноаммонийный (ЦКН) 6,05 6,675 7,45

Состав четырех основных электролитов кадмирования и их примерная стоимость (с учетом составления на ванну объемом 1,5 м3) приведены в таблице 3.

Таблица 3

Количественный состав электролитов и их примерная стоимость_

Наименование электролита Состав Стоимость, т.р.

1)Цианистый CdO 14,7

NaCN 118,1

Na2SO4 2,5

Итого 135,3

2)Хлористоаммонийный CdCl2 89,8

NH4Q 0,9

NaCl 1,6

Тиомочевина 1,9

Клей мездровый 0,7

Итого 94,9

Сернокислый (Лимеда) CdO 12,1

H2SO4 2,5

Лимеда 31,7

Итого 46,3

Сульфатноаммонийный (ЦКН) CdSO4 28,1

(NH4)2SO4 4,8

ЦКН-04 6,8

Итого 39,7

Для корректировки цианистого электролита дополнительно потребуется 7,5 т.р, для сернокислого -4,6 т.р. (Расчет по самым затратным компонентам - NaCN для цианистого и Лимеда для сернокислого).

Согласно расчетам, приведенным в таблице 2, очевидно, что электролит сернокислый с добавкой Лимеда в 2,9 раза дешевле цианистого электролита.

Построение и анализ многофакторных регрессионных моделей

Для общения информации и выполнения анализа была построена многофакторная регрессионная модель с использованием пакета прикладной статистики Excel для сернокислого электролита кадмирова-ния (с добавкой Лимеда).

Построению модели предшествует качественный анализ показателей для определения зависимой и независимых переменных в составе модели, сбор необходимой информации о количественных значениях показателей и формирование массива данных.

В таблице 4 приведен массив данных, который содержит в качестве зависимой переменной (у) показатель «стоимость покрытия», а в качестве независимых переменных - показатели-регрессоры (х1-х6), рассматриваемые в качестве факторов, влияющих на уровень зависимой переменной (функции).

Таблица 4

Массив данных для построения многофакторной регрессионной модели_

№№ Изделие Стоимость покрытия, у Время по min значению толщины покрытия, х1 Время по max значению толщины покрытия, х2 Поверхность, Дм2, х3 Сила тока на деталь, А/дм2, х4 Требование к качеству покрытия (max - 10 баллов), х5 Средняя толщина покрытия, мкм, х6

11 Болт М16х55.56.029 ГОСТ 7796-70 10 51 75 0,56 1,26 7 12

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

22 Гайка М16-6Н.04.029 ГОСТ 5916-70 5 51 75 0,194 0,43 7 12

33 Шпилька 2М12-6ех90.109.30ХГСА.029 ГОСТ 2203876 25 51 75 0,56 1,26 7 12

44 Гайка М12-6Н.6.С.029 ГОСТ 5927-7С 5 51 75 0,17 0,38 7 12

55 Торсион 80 48 51 6 13,5 10 7,5

66 Стакан 70 93 120 2,08 4,68 8 25,5

77 Обойма 200 75 93 16 36 10 18

88 Муфта 150 66 84 0,29 0,65 9 15

99 Кольцо 110 48 51 32,6 73,35 8 7,5

110 Шайба 40-ОСТ1 12867-77 5 51 75 0,22 0,49 5 12

111 Втулка 50 75 93 0,60 1,35 8 18

112 Цилиндр 65 51 75 0,98 2,21 8 12

На основании приведенных данных выполняются следующие действия:

1)Определим факторы модели, имеющие высокие значения коэффициентов парной корреляции. Это решает задачу выявления тех факторов, которые наиболее тесно связаны с зависимой переменной, а также задачу протестировать исходный массив на наличие мультиколлинеарности, то есть линейной зависимости между объясняющими независимыми переменными (факторами).

В результате получаем корреляционную матрицу, приведенную в таблице 5.

Таблица 5

Корреляционная матрица

y_х^_х2__х3__х4_х5__х6_

У 1

х1 0,419304 1

х2 0,135292 0,905387 1

х3 0,543056 -0,07797 -0,37209 1

х4 0,543083 -0,07796 -0,37208 1 1

х5 0,803757 0,326268 0,014016 0,344583 0,344632 1

х6 0,227247 0,959729 0,987117 -0,26657 -0,26655 0,120479 1

Показатели корреляционной матрицы указывают на то, что наиболее тесная корреляционная связь имеется у зависимой переменной (функции) с пятым фактором (требование к качеству покрытия), а также на то, что отдельные регрессоры (факторы) между собой имеют высокие значения парных коэффициентов корреляции, что может являться признаком наличия мультиколлинеарности (значения более 0,7).

2)Используя тот же массив исходной информации, определим при помощи инструмента анализа данных «Регрессия» параметры уравнения многофакторной регрессионной модели и характеристики качества модели (таблица 6 и таблица 7).

Таблица 6

_Регрессионная статистика_

Множественный R 0,955503444

R-квадрат 0,912986831

Нормированный R-квадрат 0,808571029

Стандартная ошибка 27,47367803

Наблюдения 12

Таблица 7

Дисперсионный анализ_

df SS MS F Значимость F

Регрессия 6 39598,9 6599,817 8,743761 0,01547559

Остаток 5 3774,015 754,803

Итого 11 43372,92

Мы видим, что показатели модели демонстрируют высокий уровень коэффициента детерминации ^-квадрат), который указывает на то, какую долю влияния на рассматриваемую функцию оказывает данный набор факторов (0,913), и удовлетворительный уровень значимости F-критерия Фишера (уровень не выше 0,05 - составляет 0,015), то есть модель обладает достаточно привлекательными характеристиками.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Вместе с тем уровень значимости (Р-значение) отдельных коэффициентов уравнения регрессии не удовлетворяет условию иметь значение не выше 0,05. Это требует преобразовать исходную модель в вид, который будет демонстрировать удовлетворительные результаты по Р-значениям.

Путем исключения из состава модели ряда коэффициентов, мы стремимся обеспечить достижение условия по критерию Р-значение.

В результате выполнения нескольких итераций мы приходим к модификации модели, включающей пять факторов.

Данный вид модели демонстрирует высокий уровень значения коэффициента детерминации (0,913) при весьма приемлемом уровне значимости критерия Фишера ^-критерий имеет значение ниже 0,05), и соответствие требованию иметь для коэффициентов модели уровень Р-значений не выше 0,05 (таблица 8 и таблица 9).

Таблица 8

Регрессионная статистика (после изменения математической модели)

Множественный R 0,955447513

R-квадрат 0,91287995

Нормированный R-квадрат 0,840279908

Стандартная ошибка 25,09532055

Наблюдения 12

Таблица 9

Дисперсионный анализ (после изменения математической модели)_

df SS MS F Значимость F

Регрессия 5 39594,26599 7918,853197 12,57409673 0,003921544

Остаток 6 3778,650681 629,7751135

Итого 11 43372,91667

Уравнение модели, удовлетворяющей перечисленной совокупности критериев, выглядит следующим образом:

Y = 14,127X1 + 22,954X2 + 3,690X3 + 26,178X5 - 120,085X6 - 1161,789.

Исходя из полученных данных, мы можем сказать о том, что стоимость покрытия зависит от времени покрытия, поверхности детали, требования к покрытию и от средней толщины покрытия.

В результате работы была выявлена тенденция нанесения кадмиевого покрытия из бесцианистых электролитов кадмирования.

Для наглядности и выполнения анализа была построена многофакторная регрессионная модель для сернокислого электролита кадмирования (с добавкой Лимеда). В результате выявлено, что стоимость покрытия зависит от времени покрытия, поверхности детали, требования к покрытию и от средней толщины покрытия.

Библиографический список

1. Гальванотехника и обработка поверхности, 2019 год, том 27, №1 «Опыт промышленной эксплуатации сульфатно-аммонийного электролита кадмирования с добавками ЦКН-04 и ЦКН-04С» (Д.В. Кравченко, Г.И. Кузьмина, И.М. Лукьяненко, Е.И. Еренкевич).

2. Успехи в химии и химической технологии, Том XXXII, 2018, №14 «Электролитическое кадмирование» (Ю.М. Аверина, Н.П. Нырков, Д.А. Шувалов, Н.А. Мосеева, Ю.И. Капустин).

3. Успехи в химии и химической технологии, Том XXXV, 2021, №5 «К вопросу о поиске альтернативы кадмиевому покрытию» (А.З. Янгуразова, С.Ю. Киреев).

МИХАЙЛОВА ДАРЬЯ СЕРГЕЕВНА - магистрант, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, Россия.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.