CC BY
34
к которому со всех сторон из аустенита устремляются потоки углерода, как это происходит при ячеистом распаде в некоторых пересыщенных растворах.
Важно отметить, что все стадии реализуются в условиях диффузионного перераспределения компонентов твёрдого раствора, поэтому для его прохождения требуется время и пространство. По ряду причин некоторые морфологические формы цементитного каркаса могут отсутствовать, например, стержни или ленты, в тех случаях, если колонии растут в мелком аустенитном зерне, при малом переохлаждении, при низкой температуре и т. д. От этих же факторов зависит и количественное соотношение различных видов морфологии цементита и, следовательно, физические свойства перлитосодержащих сталей.
Выводы. 1. На основе анализа литературы и металлофизического подхода разработаны схемы зарождения и предложен механизм роста перлитных колоний в широко распростанённых перлитсодержащих материалах.
2. Показано, что колонии перлита в процессе роста претерпевают несколько морфологических переходов: спиралевидный двухфазный зародыш ^ разрастание пластин и дефектов - устойчивых щелей в них ^ переход пластинчатого цементита в ленточный ^ преобразование лент в стержни.
3. Развитие представлений о механизмах структурообразования при эвтектоидном распаде аустенита позволит более осознанно управлять структурой и свойствами сталей, содержащих перлитную компоненту.
ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Мейл Р. Ф., Хагель У. К. Аустенитно-перлитное превращение / В кн. «Успехи физики метал лов». Пер. с англ. М. : Металлургиздат, - 1960, - С. 86 - 156.
2. Zener C. Kinetica of decomposition of austenite // Trans. AIME, - 1946, v. 167, - Р. 405-417.
3. Бунин К. П., Бунина Ю. К., Мазур В. И. // О зарождении и строении перлита. /МиТОМ, - 1971, № 10, - С. 6 - 7.
4. Cyхомлин Г. Д. Кристаллогеометрические особенности перлита доэвтектоидной стали // ФММ, - 1976. - Т. 42, вып. 5, - С. 965 - 970.
5. Puls M. P., Kirkaldy J. S. The pearlite reaction // Met. Trans., - 1972, v. 3, - Р. 2777 - 2792.
6. Hultgren A., Öhlin H. Nucleation and growth of pearlite. // Jernkont. Ann. -1960. -v. 144, -P. 356 - 391.
7. Бернштейн М. Л., Владимирская Т. Н., Займовский В. А. и др. Влияние высокотемпературной термомеханической изотермической обработки на структуру и механические свойства стали // Изв. АН СССР. - Металлы. 1979. № 2, - С. 130 - 139.
8. Гриднев В. Н., Гаврилюк В. Г., Мешков Ю. Я. Прочность и пластичность холоднодеформированной стали. К. : Наукова думка, 1974. - 231 с.
9. Sundquist B. E. The edgewise growth of pearlite // Acta Met. - 1968, v. 16, - Р. 1413-1427.
10.Кривошеева А. А., Сухомлин Г. Д., Цыба В. Н. О стержневидном цементите в перлитных структурах // Металлофизика. - 1984. - Т. 6, № 3. - С. 99 - 100.
УДК 519.21
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ЗАДАЧА МЕТАЛЛОВЕДЕНИЯ С КАЧЕСТВЕННО НЕОДНОРОДНЫМИ КРИТЕРИЯМИ
В. И. Большаков, д. т. н., проф., Ю. И. Дубров, д. т. н., проф., А. Б. Загородний к. т. н., доц.
Ключевые слова: многокритериальная задача, металловедение, модель, неоднородные критерии.
Хорошо известно, что наука - бионика способна помочь находить инженерам новые технические решения путем имитации процессов функционирования живых организмов. Здесь мы сталкиваемся с относительными морфизмами, поскольку при этом изучаются различные физические и метрические отношения. Общим для всех этих случаев является то, что у изоморфных объектов часто наблюдается образование различных статических и динамических структур, которые необходимы для их выживания в постоянно изменяющейся среде [1]. В этом плане, на наш взгляд, особый интерес представляет перенесение способа выбора
человеком наиболее предпочтительной цели из множества альтернативных целей в определенной ситуации. Ниже мы выскажем целый ряд предположений, о том, как это происходит, а здесь только отметим, что механизм выработки предпочтения к той или иной цели, который применяет человек, скорее всего, основывается на оценке собственной будущей эволюции, при его ориентации на эту цель, на некоторый осязаемо удаленный момент времени.
В теории исследования операций задача назначения цели и критерия, оценивающего степень ее достижения, называется многокритериальной. Во всем, что касается моделирования в этих задачах, особенно в задачах со смешанными однородными и неоднородными критериями, теория в основном ограничивается общими методологическими соображениями [2]. В этой связи, авторы настоящей статьи, на практике столкнувшись с многокритериальной задачей, вынуждены были искать модели и методы, опираясь только на данные в исследуемой предметной области. В дальнейшем мы увидели, что предложенный нами метод решения многокритериальной задачи может быть распространен на другие родственные по структуре и сложности объекты. Поэтому в данной работе мы предлагаем краткую постановку задачи и метод ее решения, опираясь на примеры из инициировавшей ее предметной области. По нашему мнению, такой подход является наиболее продуктивным с точки зрения оперативной практической реализации предлагаемого метода.
На протяжении всего времени существования искусства, практики и науки изготовления изделий из металлов и сплавов существовала задача получения желаемых физических, химических, механических и других свойств - (/ = 1,...,п) , получаемых при производстве этих изделий [3]. Каждому свойству, из множества известных свойств, соответствует определенный критерий wг. г(г = 1,...,5) Е wj, по которому оценивается то или иное качество металла, сплава, а также технологичность или экономичность его производства. Таким образом W. (/ = 1,...,п) - множества качественно неоднородных критериев, включающих в себя
подмножества (г = 1,...,5)} качественно однородных между собой критериев1. Как
правило, величина критерия трактуется как оценка степени достижения той или иной цели.
К сожалению, объекты, для которых выбор критерия однозначно диктуется их целевой направленностью, встречаются сравнительно редко. Как правило, это объекты небольшие по масштабу и скромные по назначению, чего нельзя сказать об обсуждаемом объекте. Так, например, в [3] приведен неполный перечень качественно неоднородных критериев производства металлов и их сплавов, в числе которых шесть отражают физические, три -химические, десять - технологические и девять - механические их свойства2. Желаемые значения частных критериев чаще всего диктуются заказчиком, что, как правило, выливается в составление некоторого списка требований. Так как все требования невозможно одновременно обеспечить, решение этой задачи сводится к выбору и обоснованию единого критерия, который, для определенных условий, каким - то образом должен содержать в себе, в явном или неявном виде, все частные критерии. Таким образом, типичной задачей материаловедения (в частности, металловедения) является многокритериальная задача, где есть целый ряд показателей, одни из которых желательно обратить в максимум, а другие - в минимум. Решение этой задачи обычно сводится к так называемой свертке, которая направлена на то, чтобы тем или иным способом интегрировать все частные критерии в единый критерий (см., например, [2]). Приведем определения некоторых известных способов свертки, которые могут быть применены к решению задач с качественно неоднородными критериями.
1. Способ формирования цели качественного типа. Свертывание частных критериев в качественный единый критерий осуществляется разбиением множества значений частных критериев на удовлетворительные и неудовлетворительные их значения. Назначаются
1 Например, W1 может выступать в качестве множества показателей механических свойств металла, таких как прочность W11, упругость W12 и т. д., а w2 может выступать в качестве множества экономических показателей, таких как например, прибыль W21, себестоимость W2 2 и т. д.
2 Ниже мы будем называть любой критерий из этого множества частным критерием.
некоторые числа и удовлетворительными значениями объявляются только такие, для которых численные значения критериев превосходят эти числа.
Однако трудности корректного назначения этих чисел таким образом, чтобы не потерять наиболее эффективных способов действий, направленных на достижение лучших значений частных критериев, делают эту процедуру противоречивой и неоднозначной.
2. Логическое свертывание. Если частные критерии являются критериями качественного типа, то для их свертывания используют логические операции конъюнкции, когда единая цель состоит в выполнении всех частных целей, или дизъюнкции, когда единая цель состоит в выполнении хотя бы одной из частных целей.
Недостатки данного типа свертывания заключаются в том, что задача одновременного достижения всех частных целей выполнима для очень простых объектов, что на практике встречается чрезвычайно редко. Это требование выхолащивает задачу свертки до потери ею кардинальности, что, с нашей точки зрения, является недопустимым. Привлекательным с точки зрения относительной простоты является условие выполнения только одной из частных целей, что требует необходимости сохранения всех остальных целей в рамках некоторых ограничений, которые не всегда точно установлены, и определение этих ограничений является самостоятельной задачей.
3. Обобщенное логическое свертывание. Это свертывание сводится к назначению «весовых» коэффициентов, стоящих при частных критериях. Трудности, связанные с таким типом свертывания, обусловлены неопределенностью, возникающей при выборе конкретных значений весовых коэффициентов.
4. Линейное свертывание. Единый критерий эффективности представляют в виде линейной комбинации частных критериев. Недостатки такого типа свертывания такие же, как недостатки, указанные в пункте 3.
5. Случайное и неопределенное свертывание. Суммарным критерием объявляется тот или иной частный критерий, в зависимости от того, какие значения принимают неуправляемые переменные, влияющие на ход процесса [4].
Организмический анализ [5] этого способа свертки показывает, что он является наиболее близким к тому, который использует человек при выборе той или иной цели из множества альтернативных. Несмотря на кажущуюся тавтологию, именно это свертывание способствует проникновению случайных и неопределенных факторов в постановочную часть задачи и, как следствие, инициирует выбор соответствующей стратегии ее решения. При таком способе свертывания «вес» каждого частного критерия, выраженный в величине и знаке стоящего при нем коэффициента, является функцией сложившейся ситуации, обуславливаемой значениями неуправляемых факторов.
Трудности формализации этого вида свертывания, с одной стороны, продиктованы частой невозможностью учета всего перечня неуправляемых факторов3, а с другой с сложностью установления законов, по которым должны изменяться коэффициенты, стоящие при частных критериях, отвечающих за «вес» каждого критерия в той или иной ситуации. Однако эти трудности для таких систем как самоорганизующиеся системы (СС), не являются непреодолимыми4. Такими, в частности, являются все антропоморфные системы.
Предположение 1
Если трактовать эволюцию СС как процесс развития, идентифицируемый изменениями во времени ее организованности, - ) [6,7], становится очевидным, что основным показателем качества функционирования является динамика роста ее организованности.
Применяя свертывание 5, принимаем, что обобщенный критерий качества СС может
характеризоваться одним из критериев г е wj и поэтому динамика роста ее организованности может быть представлена функционалом:
3 Незнание перечня всех неуправляемых факторов - это естественное состояние исследователя, которое часто возникает при идентификации сложных систем, включающих большое число переменных, сильно взаимосвязанных между собой, часть из которых изменяются по неизвестным законам.
4 В этой связи самоорганизующуюся систему можно рассматривать как организацию, которая для своего выживания в постоянно изменяющейся внешней среде может изменять не только связи между элементами, ее составляющими, но и цели своего функционирования [6], а это качество присуще только антропоморфным системам. Поэтому в рассматриваемом примере объект следует воспринимать как человеко-машинную систему.
* I*** *** * * * I /1 \
(Wi,г , ) = ^ [(W1( Щ^..^ wl,г ,..., , Ь ),..., w¡ (w¡,г ,..., , Ь Х.- Wn (w„,1,..., W1,г ,..., Wn,S , Ь (1)
где Wi (/ = 1,...,п) - множества качественно неоднородных критериев, включающих в себя подмножества wг.г(г = 1,...,5) качественно однородных критериев, а I (I = 1,...,да) - глубина
прогноза.
Предположение 2
Вероятно, человек в ситуации, сложившейся на конкретный момент времени, ранжирует множество целей по предпочтению, и выбирает решение с ориентацией на наиболее предпочтительную для данного момента цель5. При этом действия, направленные на достижение цели, он, в силу распространения на него морально-этических и других норм, удерживает в рамках допустимых ограничений. После достижения самой предпочтительной цели человек, при возникновении новой ситуации, вероятно, снова ранжирует множество целей по предпочтению и снова выбирает схему поведения (решение), ориентируясь на наиболее предпочтительную цель. Таким образом, за главную цель принимается та, которая в ситуации, обуславливаемой новыми значениями неуправляемых факторов, является наиболее предпочтительной6.
Предположение 3
Механизм выработки предпочтения той или иной цели, который применяет человек, скорее всего, основывается на оценке своей эволюции на некоторый, осязаемо удаленный момент времени, при его ориентации в будущем на эту цель. Чем точнее и дальше по времени может человек осуществлять такой прогноз, тем эффективнее его функционирование7. Естественно предположить, что в головном мозгу человека, к моменту выработки предпочтений, формируется некоторая динамическая модель, согласно которой эти предпочтения вырабатываются. Поэтому, по аналогии с тем, как это делает человек, для экстраполяции роста организованности СС необходимо иметь ее динамическую модель, на которой можно было бы осуществлять прогноз ее состояний «в будущем».
В роли динамической модели для рассматриваемого примера можно применить известную и ранее применяемую в этих же целях, модель Вольтерры - Лотки «хищник - жертва» [6 - 9]. Предназначенная для описания динамики биологических сообществ, состоящих из нескольких взаимодействующих между собой популяций различных видов, модель (2) может быть адаптирована для качественного описания динамики любой СС, поскольку такой системе всегда присуще наличие противоборствующих начал [6]. Так, например, противоборствующими, для некоторой биологической СС, могут быть совместно существующие популяции волков X (?) и кроликов У (?).
СХ
— = к,Х - к2ХУ;
с<( 1 2 (2)
<СУ
— = кХУ - к3У
< 2 3
В [8] было показано, что для обсуждаемого примера, взятого из области металловедения, за функции X(?), У(?) в системе (2) может быть принято процентное соотношение «противоборствующих», например, свободного феррита и перлита в структуре стали, которые формируются в процессе охлаждения после ее прокатки. С точки зрения поставленной здесь задачи целесообразно рассмотреть вопрос о том, как это процентное соотношение в микроструктуре стали отражается на организованности всей СС. При этом коэффициент к1, который в системе (2) характеризует естественную рождаемость жертв, в этом случае может
5 Мы предполагаем, что, в большинстве случаев, человек это делает на уровне подсознания.
6 При этом мы не отрицаем существования единой цели у таких СС как биологические или антропоморфные. Эта цель - их, выживаемость с накладываемыми ограничениями на действия, направленными на ее достижение. Так, например, для человека эти ограничения должны быть, прежде всего, по этике и морали. Однако для реальных задач эту общую цель СС исключительно редко можно формализовать для того чтобы можно было числом оценивать степень ее достижения.
7 В этой связи хотелось бы отметить, что большинство тестов интеллекта человека строится на оценке того, как он прогнозирует будущую ситуацию, или исход какого - либо дела в связи со сложившейся на данный момент времени ситуацией.
характеризовать, например, влияние процентного соотношения названных фаз микроструктуры стали на одну из ее прочностных характеристик. Коэффициент k2, характеризующий интенсивность пожирания хищником жертв, в новой интерпретации может, например, отражать изменения свойств СС вследствие накопления в ее памяти, вредной (помехосодержащей) информации8. Коэффициент k3, который, в первоначальном варианте
характеризовал естественную смертность хищников, в новой интерпретации может характеризовать изменения свойств СС, например, за счет включения в исследуемый материал определенного количества легирующего элемента. Поэтому в качестве общего количества информации g могут выступать новые численные значения коэффициентов k1 , k2, k^ модели (2), поступившие в СС к начальному моменту времени детерминированного вмешательства, -t+ [6]. Вклады каждого из этих коэффициентов в процесс развития СС должны быть сопоставимы между собой, поэтому естественной будет следующая их нормировка:
k1, k2, k3 e[0;l] (3)
Структура системы (2) такая, что функции X (t ), Y (t ) всегда могут интерпретироваться как два противоборствующих начала, присущих любой СС. Исходя из этого, в контексте поставленных выше целей в качестве начальных условий можно задать:
| X(t0) = Lo(g); (4)
{Y(to) = maxL - L0(g).
Интегральную кривую X = X (t ) можно рассматривать как фазовую траекторию, отражающую изменение организованности СС во времени, т. е. X(t) = L(g,t). Используя начальные условия (4), мы в результате можем получить функцию прогноза L = L(g, t) .
Предположение 4
*
Назначение wi r g wi в качестве обобщенного критерия должно являться функцией
*
' ,r
1i
г
прогнозных значений суммарной организованности - ^ , которой она достигает на
г+
промежутке времени [г+ ^ гг ], при ее ориентации на цель, степень достижение которой
* +
оценивается по критерию wir, где г - момент возникновения новой ситуации, а г (I = 1,...,<х>)-
г
глубина прогноза. Таким образом, обобщенный критерий должен удовлетворять следующим уравнениям:
гг гг гг
*
[г+
I Ч Ч Ч I
Ц( w*,r'tl) = max\ {L1,1(w*i,1)dt>--> {L,,r(wl)dt'-' {L1s( WlJdt f (5)
Таким образом, элемент ^ позволяет нормировать качественно однородные и
г+
качественно неоднородные критерии с выбором наиболее предпочтительного из них, которому
Ь
соответствует тах | .
г+
Большое число критериев, характерных для сформулированной в примере задаче, не позволяет в рамках данной работы привести все результаты исследования. Поэтому в этой
статье приведены результаты только для оценки на возможное назначение в качестве
*
обобщенного критерия таких показателей как микротвердость - w11 е w1, температура
* * *
плавления - w21 е w2, коррозионная стойкость - w31 е w3, литейная способность - W41 е W4
8 Под памятью мы понимаем не только память лица, принимающего решение (ЛПР), а и любую другую память, которая хранит информацию, полученную в результате либо прямого эксперимента, либо последствий накопленного опыта в конкретной предметной области, независимо от формы ее реализации.
*
и себестоимость - W51 е W5. Все частные критерии в данном примере рассматриваются
относительно стали СтЗпс.
Изменения состояний исследуемой СС, приводящие к изменениям коэффициентов системы (2), происходят дискретно по нескольким причинам. К таковым можно отнести: циклические изменения температуры конца ускоренного охлаждения Д, которые приводят к изменениям процентного соотношения перлита и свободного феррита в металле, а соответственно и коэффициента k^ в системе (2); периодического обновления приборов и оборудования Л2, что приводит к изменениям погрешности в определении качественных показателей металла, а соответственно и коэффициента k2 ; периодического включения определенного количества
легирующих элементов в металл Л3, для изменения его прочностных характеристик, что
отражается на величине коэффициента k3 .
После этого функционал (1) может быть представлен как:
Ц(wlr,t)=H(wu = ЛМ^-А,t Х..^w*r = h,r(Д,...А,h),...,wu = h,sА...А,t)] (6)
В качестве численного примера в таблице 1 в строках 1 - 5 показаны начальные значения коэффициентов kx, k k3 при ориентации СС на цели, достижение которых оценивается по указанным в столбце 1 критериям. В столбце 2 показан момент возникновения новой ситуации t+ , после наступления которого коэффициенты системы (2) приобретают значения, указанные в столбцах 6, 7, 8 .
Т а б л и ц а 1
Организованность исследуемой системы на различных интервалах времени
№ крит ерии t+ К k2 k3 k "'WIS k DIS k 3DIS t=20 J Ldt t=0 t=40 J Ldt t=0 t=60 J Ldt t=0 t=80 J Ldt t=0 t=100 J Ldt t=0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0.1 0.4 0.6 0.3 0.8 0.3 4,17 10,1 12,77 19,15 25,32
1 * w 1,1 5 5 4 4 4 4
5 0.1 0.4 0.6 0.5 0.8 0.3 5,63 15,24 24,34 31,84 37,5
2 * w 4 1 1 1 2
5 0.1 0.4 0.6 0.8 0.8 0.3 6,1 14,2 22,2 30,0 37,84
3 * w 3 2 2 2 1
5 0.1 0.4 0.6 0.55 0.6 0.1 7,3 7,3 7,3 17,3 17,3
4 * w 4,1 2 5 5 5 5
5 0.1 0.4 0.6 0.33 0.6 0.2 7,65 10,45 20,8 26,6 35,1
5 * w 5,1 1 3 3 3 3
В столбцах 9 - 13 данной таблицы приведены численные значения суммарной организованности исследуемой СС на различных интервалах времени. Ниже, в этих же столбцах, жирным шрифтом показан полученный в результате анализа приоритет к частным критериям на каждом из рассматриваемых интервалов времени.
До 80 - ргччя Приднтровсъког державног академП будгвництва та архтектури № 1 Ычень 2010 Графики, полученные вследствие решения системы (2), по которым определялась величина
*I
максимальной суммарной организованности - тах^Ц, показаны на рисунке 1.
5 10 15
кК) 2
I
О
.1-
1,3
| 1-Ж*
I
5 10 15 20 25 30 35 *
ЧЩЩ
2 1 0
2 1
0
2; 1
-Ж
/+
1,3
1 ; 1 1
10 20 30 40 50 1
...... !
К : : 1 !■ ! ;
20 30 40 50 60 70 Г
1 |..............].....I
Ь.........1..... 1 ; 1 \.............!
50
Рис.1. Кривые, характеризующие рост организованности изучаемой самоорганизующейся
системы
На рисунке 1 приведены кривые, характеризующие рост организованности изучаемой СС при ее ориентации на цели, степень достижения которых оценивалась по критериям, указанным в первом столбце таблицы 1 (более подробно описание применяемого способа решения системы (2) можно найти в [6; 7]). Как следует из таблицы 1, графиков, приведенных на
рисунке 1, должно быть 25, однако невозможность в границах данной статьи привести все
* * *
графики заставила нас показать их только для критериев ^ 1, м>13, w15.
Как следует из рисунка 1, до заданного момента времени ? , СС развивалась циклически с некоторой постоянной амплитудой. После детерминированного вмешательства в момент
времени ?+ внесением ступенчатого возмущения в виде изменения величины коэффициентов
структура СС изменилась так, что изменилась ее амплитуда. Получаемые при этом
новые фазовые траектории позволяют предсказывать, на каких интервалах времени, каким частным критериям необходимо отдавать предпочтение. Естественно, предпочтение следует отдавать критерию, ориентируясь на который СС, «двигаясь» по фазовой траектории, замыкает
наибольшую площадь. Так, из гистограмм рисунка 2 видно, что на интервале времени
*
г = {5 ^ 20} предпочтение следует отдавать критерию Г51 е W5 - себестоимость. На г = {5 ^ 40}, г = {5 ^ 60}, г = {5 ^ 80} предпочтение следует отдавать
А на интервале времени г = {5 ^ 100}
интервалах времени критерию температур плавления
- W2,1 е W2.
предпочтение следует отдавать критерию коррозионная стойкость - w31 е г* 3.
е г.
г
40 35 30 25 20 15 10 5 0
зд-
ш
2,1
Ш
2,1
№
2,1
Н5-20} ^{5-40} ^{5-60} ^{5-80} ^{5-100} Рис. 2. Гистограммы предпочтительности критериев на временном интервале
Таким образом, мы наглядно убеждаемся в том, что практически для исследуемой СС не существует на всем времени ее «жизни» единого критерия, на который эта система могла бы ориентироваться, а есть частные критерии, предпочтение к которым должны меняться в зависимости от сложившейся ситуации. Ситуация идентифицируется значениями, которые принимают на всем интервале времени существования СС управляемые и неуправляемые
переменные, что отражается на величине коэффициентов к^ к2, кз модели (2). Особо
отметим, что точность прогноза является следствием степени адекватности модели, на которой этот прогноз осуществляется. Система (2) - это качественная модель, приведенная к гипотетическому количественному описанию конкретной СС. В каждом отдельном случае надо искать свою, наиболее адекватную модель. Знание реальных временных характеристик исследуемой СС позволяет путем масштабирования во времени и сопоставления сингулярных точек, характеризующих протекающие в ней процессы, с сингулярными точками фазовых траекторий на графиках, получать численные значения прогнозируемых параметров в реальном масштабе времени. В данном конкретном случае реальные временные характеристики изучаемой СС близки к временным характеристикам модели.
Следует не забывать, что все действия, которые приводят к изменениям коэффициентов к1,к2,к3 модели (2), производит лицо, принимающее решения (ЛПР). Именно этот факт
придает исследуемой системе свойство самоорганизации. В этом случае ЛПР выступает в роли эксперта. ЛПР может быть представлено непосредственно человеком (группой экспертов), или специальной для этого случая разработанной экспертной системой. Принципиальным здесь
*
является не то, как реализован эксперт, а то, что именно благодаря нему осуществляется самоорганизация системы.
ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Rapoport A. Mathematical Aspects of General Systems analysis, "General Systems", vol. XI, 1966. p. 3 - 11.
2. Гермеер Ю. Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971. 205 с.
3. Большаков В. I., Береза О. Ю., Миронова О. Ю., Марченко В. I.
Матерiалознавство. Базшан Пресс. Канада: 1998. 307 с., с.219.
4. Дубров Ю. И., Фролов В. В., Вахнин А. Н. Учет влияния неуправляемых факторов при анализе и синтезе критерия функционирования сложных систем // Экономика и математические методы. - М. : АН СССР, 1986, № 1, 132 с.
5. Рашевский Н. Организмические множества: очерк общей теории биологических и социальных организмов // Исследование по общей теории систем. М. : Прогресс, 1969 - 564 с.
6. Дубров Ю. И. Один из возможных путей прогнозирования последствий вмешательства в эволюционные процессы // Доп. НАНУ, № 3, 2002. - 283 с.
7. Большаков В. И., Дубров Ю. И. «Самоорганизация материала» как процесс детерминированной адаптации // Доп. НАНУ. № 2, 2004. - 154 с.
8. Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование. М. : Наука, 1976. -287 с.
9. Lotka A.J. Elements of Physical Biology. Williams and Wilrins, Baltimor, 1925, 236 р. УДК 669
НОВОЕ НАПРАВЛЕНИЕ НА КАФЕДРЕ ТЕХНОЛОГИИ МЕТАЛЛОВ.
КРАТКИЙ ИСТОРИЧЕСКИЙ ОБЗОР
В. И. Большаков, д. т. н., проф., В. И. Харченко, к. т. н., доц., Ф. Ф. Вашкевич, к. т. н., доц., А. Я. Спильник,к. т. н. доц., В. И. Журавель, зав. лаб.
Ключевые слова: износ, коррозия, восстановление рабочих деталей.
Защита деталей машин и металлоконструкций от коррозии и износа, повышение долговечности машин и механизмов являются важнейшими мировыми проблемами. Около 30 % ежегодной выплавки металлов либо безвозвратно теряется в виде продуктов коррозии и износа, либо обращается в металлолом. Потери рабочего времени из-за поломок оборудования составляют около 80 % общего времени простоев. Эксплуатационные расходы приближаются к стоимости самого оборудования.
В связи с вышеизложенным назрела необходимость создать на кафедре технологии металлов направление, которое осуществляло бы координацию разработок технологии защиты деталей от износа и коррозии с внедрением законченных научных разработок в промышленность.
Среди разнообразных технологий нанесения защитных покрытий за основу была принята группа газотермических методов, к которым относят плазменное, газопламенное и детонационное напыление, электродуговую металлизацию, а также (в определенной мере) лазерную обработку с легированием. Всех их объединяет единый принцип формирования защитного слоя из дискретных частиц материала, нагретых и ускоренных струей высокотемпературного газа.
Таким образом, при кафедре технологии металлов появилось новое научное направление -«Плазменные технологии». Возглавил это направление бывший аспирант, а ныне доцент кафедры, к. т. н. Ф. Ф. Вашкевич.
При кафедре материаловедения и обработки материалов (бывшая кафедра технологии металлов) в 1965 году и была создана лаборатория плазмотехнологии.
В задачу лаборатории входило решение следующих вопросов :
- освоение оборудования по плазменному и ионно-плазменному напылению, а также оборудования по электродуговой металлизации;
- проведение исследований, связанных с созданием износостойких, коррозионностойких и термостойких покрытий:
