CC BY
14
УДК 669.017:620.17
DOI: 10.30838/J.BPSACEA.2312.231018.25.307
ДО ПР ОГНОЗУ МЕХАН1ЧНИХ ВЛАСТИВОСТЕЙ МЕТАЛУ
ВОЛЧУК В. М.1, д-р техн. наук, проф., С1ЗОВА О. Р.2, студ.
'Кафедра матерiалознавства та обробки матерiалiв, Державний вищий навчальний заклад «Придншровська державна акадетя будiвництва та архпектури», вул. Чернишевського, 24-а, 49600, Дшпро, Укра!на, тел. +38 (0562) 47-39-56, e-mail: volchuky@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-7199-192X
2Кафедра матерiалознавства та обробки матерiалiв, Державний вищий навчальний заклад »Придншровська державна академiя будiвництва та архiтектури», вул. Чернишевського, 24-а, 49600, Дшпро, Укра!на, тел. +38 (0562) 47-39-56, e-mail: 00lena00@ro.ru
Анотащя. Вступ. Прогнозування механiчних властивостей металевих виробiв зумовлене труднощами, пов'язаними з впливом багатьох факторiв. Основш з них - багатопараметричнiсть та багатокрте^альтсть технологи виробництва. Для зменшення витрат на натурнi експерименти запропоновано методику ощнювання механiчних властивостей металу з використанням математичного апарату. Методика. Застосовуеться математичне планування експерименпв для ощнювання меж1 мщносп сталi Ст4кп на основi аналiзу елеменпв ц хiмiчного складу. Результата експерименту. Отримано математичну модель прогнозу меж1 мщносп сталi Ст4кп, що дозволяе здшснювати й! прогноз на заданому iнгервалi показникiв хiмiчного складу. Зпдно з критерiем Фiшера F = 1,187 модель адекватна за рiвня значимосп а = 0,05. Висновки. В рамках методики планування експерименпв отримано модель прогнозування меж1 мiцностi сталi Ст4кп, що дозволяе оперативно прогнозувати як1сть металу неруйнiвним методом. Цей шдхвд можна застосовувати як експрес-методику ощнювання критерив якосп металопрокату.
Kro40Bi слова: планування експерименту; метал; xiMiuHm склад; прогнозування; мехатчт enacmueocmi
К ПРОГНОЗУ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МЕТАЛЛА
ВОЛЧУК В. Н.1, д-р техн. наук, проф., СИЗОВА Е. Р.2, студ.
*Кафедра материаловедения и обработки материалов, Государственное высшее учебное заведение «Приднепровская государственная академия строительства и архитектуры», ул. Чернышевского, 24-а, 49600, Днипро, Украина, тел. +38 (0562) 47-39-56, e-mail: volchuky@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-7199-192X
2Кафедра материаловедения и обработки материалов, Государственное высшее учебное заведение «Приднепровская государственная академия строительства и архитектуры», ул. Чернышевского, 24-а, 49600, Днипро, Украина, тел. +38 (0562) 47-39-56, e-mail: 00lena00@ro.ru
Аннотация. Введение. Прогнозирование механических свойств металлических изделий обусловлено трудностями, связанными с влиянием многих факторов. Основными из факторов являются многопараметричность и многокритериальность технологии производства. Для уменьшения затрат на натурные эксперименты предложена методика оценки механических свойств металла с использованием математического аппарата. Методика. Применяется математическое планирование экспериментов для оценки предела прочности стали Ст4кп на основе анализа элементов ее химического состава. Результаты эксперимента. Получена математическая модель прогноза предела прочности стали Ст4кп, что позволяет осуществлять его прогноз на заданном интервале показателей химического состава. Согласно критерию Фишера F = 1,187 модель адекватна при уровне значимости а = 0,05. Выводы. В рамках методики планирования экспериментов получена модель прогнозирования предела прочности стали Ст4кп, что позволяет оперативно прогнозировать качество металла неразрушающим методом. Данный подход можно применять в качестве экспресс-методики оценки критериев качества металлопроката.
Ключевые слова: планирование эксперимента; металл; химический состав; прогнозирование; механические свойства
TO THE FORECAST OF MECHANICAL PROPERTIES OF METAL
VOLCHUK V. M.1, Dr. Sc. (Tech.), Prof, SIZOVA O. R.2, student
1Department of Materials Science, State Higher Educational Establishment «Prydniprovs'ka State Academy of Civil Engineering and Architecture», 24-а, Chernyshevskoho str., Dnipro, 49600, Ukraine, tel. +38 (0562) 47-39-56, e-mail: volchuky@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-7199-192X
2Department of Materials Science, State Higher Educational Establishment «Prydniprovs'ka State Academy of Civil Engineering and Architecture», 24-а, Chernyshevskoho str., Dnipro, 49600, Ukraine, tel. +38 (0562) 47-39-56, e-mail: 00lena00@ro.ru
Annotation. Introduction. Forecasting the mechanical properties of metal products is due to the difficulties associated with the influence of many factors. The main factors are the multi-parameter and multi-criteria technology of production. A technique for evaluating the mechanical properties of a metal using a mathematical apparatus for reducing the cost of full-scale experiments is proposed. Methodology. Mathematical planning of experiments is used to evaluate the strength limit of steel type St4kp based on the analysis of the elements of its chemical composition. Results of the experiment. A mathematical model of the strength limit prediction of steel type St4kp is obtained, which makes it possible to carry out its prediction on a given range of chemical composition indicators. According to the F-test, F=1.187 is the model that is adequate at a significance level of a=0,05. Conclusions. In the framework of the experiment planning methodology, a model for predicting the strength limit of steel type St4kp has been obtained, which makes it possible quickly predict the quality of the metal by a non-destructive method. This approach can be used as an express methodology for assessing the quality criteria of metal rolling.
Keywords: experiment planning; metal; chemical composition; forecasting; mechanical properties
Вступ. Для прогнозування мехашчних властивостей металопрокату ниш застосо-вуються pi3rn методики. Серед них окремо можна вщмтити математичш методи [1-5], зокрема, теори фракталiв та мультифракта-лiв [6-10], неруйшвш методи контролю [11]. Bti вони застосовуються для кожного конкретного випадку окремо залежно вщ поставлено!' мети. Труднощi вибору liei чи шшо'1 моделi для оцшювання критерив якосп сталей та чавушв пов'язаш в першу чер-гу з багатопараметричнютю та багатокрите-рiальнiстю технологи ix виробництва i впли-вом рiзниx фактсрв [12, 13]. Сюди слщ вщ-нести вплив xiмiчного складу та структури на властивосп матерiалу [14].
Особливо слщ вщмтити математичш методики оцшювання критерив якосп рiз-
них матерiалiв. 1х застосування для прогнозу властивостей металiв особливо актуальне, оскшьки для 1х визначення неможливо засто-сувати детермiнований пщхщ, що базуеться на причинно-наслiдкових зв'язках. Серед ю-нуючих методик методика планування експе-риментiв особливо часто використовуеться для прогнозу того чи шшого складного об'екта дослщження.
Оцшювання критерив якосп сталей з точ-нiстю, що може задовольняти вимогам замов-ника та нормативним документам, запропо-новано проводити з допомогою методики планування експериментiв.
Методика. Дослщжувався вплив хiмiчного складу сталi Ст4кп на 11 межу мiцностi (табл. 1).
Таблиця 1
ХьмЫний склад cmuni 4кп
Вмст в %
вiдповiдно до С Si Mn Ni S P Cr N Cu As
маси
Ст4кп 0,18 до 0,40 - до до до до 0,3 до до до
-0,27 0,05 0,70 0,3 0,05 0,05 0,008 0,3 0,08
Рис. Мкроструктура cmcrni 4кп, збшьшення 100
Межа мщносп визначалася для труб у сташ заводсько! поставки вщповщно до ГОСТ 535-2005. Зпдно з нормативними документами показники мщносп становлять 400.. .510 МПа.
Сталь 4кп у станi заводсько'1 поставки мае феритно-перл^ну структуру (див. рисунок). Перл^ розмiщуеться по межах зерен фериту, його вмiст у дослщжуваних мiкроструктурах сталi 4кп становив за пщрахунками 25-30 %.
Результати експерименту. В таблицi 2 наведено матрицю планування експериментiв для сталi Ст4кп з експериментальними показниками функци мети Yекста оцiнками 11
прогнозу Yp03, що розраховувалися за допомогоюр1вняння регресп (1).
Ypоз = 243,79 + 477,78-Х1 + 1216,67-Х2+ + 95-Хз + 600-Х (R2=0,89) (1)
У матриц планування експерименту загальний р1вень (ЗР), штервал вар1ювання (1В), нижнш р1вень (НР) та верхнш р1вень (ВР) числових значень змшних (елемент1в х1м1чного складу) вибирались зпдно з експертною оцшкою.
Таблиця 2
Матрица планування експериментiв
ЗР 0,225 0,035 0,55 0,035 Межа мщносп оВ, МПа
1В 0,045 0,015 0,15 0,015
ВР 0,27 0,05 0,7 0,05
НР 0,18 0,02 0,4 0,02
№ Х0 Х1(С) Х2 (й) Хэ (Мп) Х4 (№) Уекс Уроз
1 + + + + + 520 530
2 + + + + - 500 512
3 + + + - + 505 502
4 + + + - - 485 484
5 + + - + + 498 494
6 + + - + - 483 476
7 + + - - + 478 465
8 + + - - - 440 447
9 + - + + + 488 487
10 + - + + - 500 469
11 + - + - + 460 459
12 + - + - - 425 441
13 + - - + + 440 451
14 + - - + - 422 433
15 + - - - + 420 422
16 + - - - - 410 404
Для перев1рки ппотези про однорщшсть оцшок дисперсш використовували критерш Кохрена Gmax [1], заснований на закош роз-под1лу вщношень максимально! емтрично! дисперсп Smax до суми вс1х дисперсш (2): 2
Ог
2 1 де =■
я
g тах
N
Е я
g=l
2
(2)
т
(уя1 -Уg) . При цьому т т-11=1 &
= 16 - число паралельних дослвдв; у&/- по-
точне значенняфункцп; Уg - середне зна-
чення функцп. Невщтворювашсть експерименпв, як правило, е наслщком наявносп неврахованих 1, як результат, вплив неконт-рольованих змшних, що створюють на ви-ход1 об'екта планування великий р1вень «шуму».
Математична модель адекватна за кри-тер1ем Ф1шера F = 1,187 за р1вня значимосп а = 0,05. Анал1з р1вняння регресп (1) пщтве-рджуе той факт, що найсильшший зв'язок спостер1гаеться м1ж функщею мети (показ-никомякосп
Y) та аргументами х\ (вуглець), x2 (кремнш) i x4 (нiкель). Це пiдтверджуeться найбшьш високими серед розглянутих коефiцieнтами кореляцп, що обгрунтовуеться ф1зико-хiмiчною штерпретащею ïx впливу.
Висновки. Отримано регресшну модель прогнозу показникiв межi мщносп сталi Ст4кп на основi аналiзу впливу елементiв ïï xiмiчного складу. Модель прогнозу якост
металу адекватна за критер1ем Фiшера F = 1,187 за рiвня значимостi а = 0,05.
Запропонований пiдxiд дозволяе оперативно та з мш1мадьними витратами прогно-зувати якiсть металопрокату, що випуска-еться з дано'1' марки сталi, залежно вiд х1м1ч-ного складу.
СПИСОК ВИКОРИСТАНОÏ Л1ТЕРАТУРИ
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. - Перевiрено: 07.02.2019.
3. Алгоритм проведения первичной статистической обработки массивов экспериментальных данных / Д. В. Лаухин, А. В. Бекетов, Н. А. Ротт, В. Д. Лаухин // Вюник Придншровсько! державноï' академй будiвництва та архпектури. - Дшпро, 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 М0К'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. - Перевiрено: 07.02.2019.
7. Method of material quality estimation with usage of multifractal formalism / V. Volchuk, I. Klymenko, S. Kroviakov, M. Oreskovic // Tehnicki glasnik-Technical Journal. - 2018. - Vol. 12. - № 2. - P. 93-97. - Режим доступу: https://hrcak.srce.hr/202359. - Перевiрено 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 I. М. Вибiр налаштувань пвд час обчислення поля фрактальних розмiрностей зображення / I. М. Журавель // Науковий вюник НЛТУ Украши : зб. наук. пр. / Нац. люотехн. ун-т Украши. - Львiв, 2018. - Т. 28. - № 2. - С. 159-163. - Режим доступу: https://doi.org/10.15421/40280230. - Перевiрено: 07.02.2019.
10. Журавель I. М. Вимiрювання усередненого розмiру зерен металу з використанням фрактально! розмiрностi / I. М. Журавель, Л. М. Свiрська // Фiзико-xiмiчна мехашка матерiалiв. - 2010. - Т. 46. - № 3. - С. 126-128. -Режим доступу: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/135345. - Перевiрено 7.02.2019.
11. Бшокур I. П. Елементи дефектоскопи при вивченш неруйшвного контролю : навч. поаб. / I. П. Бшокур. - Кшв : 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 // Доповщ Нацюнально1 академй наук Украши. - 2014. -№ 11. - С. 77-81. - Режим доступу: http://www.dopovidi.nas.gov.ua/2014-11/14-11-13.pdf. -Перевiрено: 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 термiчна обробка металiв. - 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. - Перевiрено 7.02.2019.
REFERENCES
1. 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).
2. 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).
3. 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]. Visnyk Prydniprovskoi derzhavnoi akademii budivnitstva ta arkhitektury [Bulletin of Prydniprovs'ka State Academy of Civil Engineering and Architecture]. Dnipro, 2017, no. 2, pp. 68-77. Available at: http://visnyk.pgasa.dp.ua/article/view/111314. [Accessed 7 February 2019]. (in Russian).
4. 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. seminar a po modelirovaniyu i optimizatsii kompozitov МОК'40 [The modeling and optimization in materials science. Proceedings of 40th Int. seminar on modeling and optimization of I0C'40 composites]. Odessa: AstroPrint, 2001, pp. 25-26. (in Russian).
5. 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).
6. 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].
7. Volchuk V., Klymenko I., Kroviakov S., Oreskovic M. Method of material quality estimation with usage of multifractal formalism. Tehnicki glasnik. Technical Journal. 2018, vol. 12, no. 2, рр. 93-97.
8. 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).
9. 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).
10. 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).
11. 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).
12. 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).
13. Bol'shakov V.I., Volchuk V.N. and Dubrov Yu.I. Identifkatsiya 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).
14. 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].
Рецензент: Дубров Ю. I., д-р техн. наук, проф. Надшшла до редколеги: 10.07.2018 р.
