CC BY
71
7. Bol'shakov V. I. Iskusstvennyj intellekt i tri zakona robototehniki / V. I. Bol'shakov, Ju. I. Dubrov // Stroitel'stvo, materialovedenie, mashinostroenie : Sb. nauch. trudov PGASA; pod obshh. red. V. I. Bol'shakova. - D., 2010. - Vyp. 54. - S. 88 - 100.
8. Bol'shakov V. I. Opredelenie psihicheskogo sostojanija cheloveka na osnove primenenija jekspertnyh sistem / V. I. Bol'shakov, Ju. I. Dubrov, A. N. Tkachenko, Ju. N. Zavalko,
A. V. Shelamov. // Visnik Pridnípr. derzh. akad. budivnic. ta arhítekturi: Zb. nauk. pr. - D. : PDABA, 2009. - № 2. - S. 4 - 7.
9. Bol'shakov V. I. Jekspertnaja sistema «PSIHIATRIJa» i algoritm ee primenenija / V. I. Bol'shakov, Ju. I. Dubrov, A. N. Tkachenko, Ju. N. Zavalko, A. V. Shelamov // Visnik Pridnipr. derzh. akad. budivnic. ta arhitekturi: Zb. nauk. pr. - D. : PDABA, 2009. - № 7. - S. 4 - 8.
10. Raushenbah B. V. Nekotorye psihologicheskie aspekty kosmonavtiki i jestetiki /
B. V. Raushenbah // Psihologicheskij zhurnal. - AN SSSR. - 1986. - T. 7. - № 1.
11. Bol'shakov V. I. Chi mozhe intelekt buti shtuchnim? / V. I. Bol'shakov, Ju. I. Dubrov // Visnik NANU. - 2009. - № 8. - S. 20 - 26.
12. Dubrov Ju. I. Ljudina v suchasnomu virobnictvi: Problemi psihichnoi' stijkosti ta intelektual'noi mobil'nosti / Ju. I. Dubrov // Dop. NANU. - 1998. - № 11 - 12. - S. 81 - 91.
13. Bol'shakov V. I. Reshenie mnogokriterial'noj zadachi metallovedenija s kachestvenno neodnorodnymi kriterijami / V. I. Bol'shakov, Ju. I. Dubrov // Dop. NANU. - 2004. - № 11. - S. 95 - 103.
14. Bol'shakov V. I. Odin iz vozmozhnyh putej reshenija mnogokriterial'noj zadachi materialovedenija na primere optimizacii tehnologii plazmenno-dugovogo napylenija / V. I. Bol'shakov, A. B. Zagorodnij, Ju. I. Dubrov // Dop. NANU. - 2008. - № 1. - S. 87 - 95.
15. A. s. 1313465 SSSR, MKI4 A63 G 3/00, A 61 V 5/16. Igra Dubrova / Ju. I. Dubrov (SSSR). - 4 s.
BidoMocmi про aemopie:
Большаков Володимир 1ванович, д. т. н., профессор, ректор Приднтровськог державног академИ' буд1вництва та арх1тектури, e-mail: postmaster@pgasa.dp.ua.
Дубров Юрт 1сайович, д. т. н., профессор кафедри матер1алознаавства та обробки матер1ал1в ДВНЗ «Приднтровська державна академ1я буд1вництва та арх1тектури», е-mail: postmaster@pgasa. dp. ua.
УДК 519.21
ПРОГНОЗУВАННЯ ТА КЕРУВАННЯ ЯК1СНИМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ
ПРОКАТНИХ ВАЛК1В
В. I. Большаков, д. т. н., проф., В. М. Волчук, к. т. н., доц., Ю. I. Дубров, д. т. н., проф.
Ключовi слова: прокатт валки, критерп якост1, активний експеримент, пасивний експеримент, математична модель
кнують вщокремлено pi3Hi методи пасивного та активного експерименпв, перший з яких заснований на формуванш моделi прогнозу, що базуеться на аналiзi передютори роботи дослщжувано' технологи в ii робочш обласп, а другий - на дослщженш математично' модел^ засновано' на аналiзi взаемоди змшних процесу, що кшьюсно можуть переважати верхш та нижш рiвнi робочо' обласп. Наприклад, за допомогою методу пасивного експерименту дослщжувався процес полiмеризацii в заводських умовах [1]. Спираючись на статистичш даш останшх роюв, отримали рiвняння регреси, де як функщя мети виступала в'язюсть продукту, а як аргументи виступали: стутнь конверси, кшьюсть контрольованого реагенту та час реакцп. Вся ця шформащя, що дае пасивний експеримент, важлива для контролю i керування яюстю готово' продукци, але вона явно недостатня для управлшня процесом на тому рiвнi, коли змшш процесу перебувають за межами робочо' область
Найбшьш близький до запропонованого метод активного експерименту, в якому застосовували матрицю планування для виявлення факторiв, що мають домiнантний вплив на швидюсть хлорування титанових шлаюв у розплавi [2]. В цш технолог^', виходячи з теоретичних мiркувань, було оцiнено вплив п'ятнадцяти факторiв на функцiю мети. Вмiле використання дробово' реплiки та методики крутого сходження по поверхш вiдгуку, де застосовувався послщовний «покроковий» аналiз пошуку стацiонарноi областi, дозволило
досягти високо! концентраци дослiдiв у тiй частинi поверхнi вщгуку, що цiкавила дослiдникiв. Досягнутi результати дозволили збшьшити швидкiсть хлорування в 3,5 раза порiвняно з тим значенням, котре було вщоме до постановки цих експерименпв. Цього результату було досягнуто в дуже складнш ситуацп пiсля постановки тiльки 25 дослав (усi дослiди повторювалися з рандомiзащею за часом).
Недолiками пасивного експерименту е формування моделi прогнозу, засновано! тiльки на результатах анатзу передюторп використання конкретно! технологи, де змшними е тiльки !х значення, що отриманi в робочiй обласп чи близькi до них. Недолшами активного експерименту, заснованого на методi планування, е вибiр значень змшних та !х верхнього i нижнього рiвнiв, також близьких до робочо! областi, що виключае дослiдження тих значень, котрi перебувають за 11 межами i ранiше не використовувалися. Цi недолiки звужують область застосування даних методiв для розв'язання задач прогнозування та керування якiсними характеристиками чавушв, якi прогнозуються тiльки в робочш областi.
В основу дано! роботи поставлена мета удосконалення способу прогнозування та керування яюсними характеристиками прокатних валкiв у технологи !х виробництва, у якiй в результат застосування композици пасивного та активного експерименлв виникае можливiсть прогнозування !х механiчних властивостей не тiльки в межах робочо! обласп, а й за И межами.
Означена задача розв'язуеться тим, що в запропонованому способi використовуеться композищя пасивного та активного експерименнв, таким чином, що в пасивному експерименн використовуються значення змшних, узян в !х робочш обласп, заснованiй на передiсторi! ди дано! технологi!, а в активному експерименн як основний рiвень були визначеш значення верхнього та нижнього рiвнiв змiнних пасивного експерименту. Отримаш результати можуть бути прогнозованi шляхом допустимих прямих iспитiв та результанв експертного лопко-технологiчного аналiзу (див. табл.).
Запропонований спосiб прогнозування та керування яюсними характеристиками прокатних валюв у технологi! !х виробництва мае переваги порiвнянно зi способом, основаним окремо на пасивному та окремо на активному експериментах, а також з шшими вщомими способами.
Структурна схема розробленого способу наведена на рисунку.
Рис. Споаб прогнозування та керування яюсними характеристиками прокатних валюв у технолога гх виробництва
Схема складаеться з: 1 - виконавчого органа, 2 - об'екта управлшня, 3 - особи, що приймае ршення (ОПР), 4 - блока пасивного експерименту, 5 - блока активного експерименту та 6 - блока лопчного анатзу впливу кожного зi змшних елеменпв на кшцевий результат (блока «шдказки» результанв взаемоди мiж компонентами, що надходять на об'ект дослщження, i технолопчними режимами).
Запропонований спошб реалiзують таким чином. Через виконавчий орган (блок 1) на об'ект управлшня (блок 2), а також на ОПР (блок 3) та блок пасивного експерименту (блок 4) подаються змшш Х1, ..., Хп, що характеризують хiмiчний склад та технологiчнi режими. При
цьому з об'екта управлшня (блок 2) залежш змшш У1, ..., Ут надходять до ОПР (блок 3) i до блока пасивного експерименту (4). З блока 4 на блок 3 подаються сигнали, що характеризують числовi значення входiв Хп, ..., Ут, що були отримаш в результат аналiзу рiвнянь пасивного експерименту. В результат цього анатзу ОПР (блок 3) формуе верхш та нижш значення рiвнiв усiх керованих змiнних вiд Х1 до Хп, що виходять за межi робочого режиму, за якого були отримаш рiвняння пасивного експерименту. ОПР (блок 3) використовуе щ значення для формування матрицi активного експерименту, де значення виходiв вiд У1 до Ут вона отримуе в результат анатзу «пiдказки» (блок 6).
За результатами взаемоди верхнiх та нижшх значень змiнних (Хп) та отриманих при цьому залежних значень змшних (Ук) формуються за вщомими програмами [1] рiвняння активного експерименту. Проводячи аналiз даних рiвнянь, ОПР (блок 3) вщсилае на виконавчий орган (блок 1) сигнали, що змшюють значення входiв Х1, ..., Хп для отримання субоптимальних значень виходiв (Ук).
Пасивний експеримент. Як приклад об'екта дослщження були вибраш валковi чавуни виконання СПХН. Рiвняння (1 - 4) пасивного експерименту [1] дозволяють у цих закономiрностях прогнозувати обраш показники якостi чавушв (границя мiцностi на розтяг -У}, границя мiцностi на згин - У2 та ударна в'язюсть - У3) в робочiй област. Робочою областю для цих чавушв е числовi значення !х хiмiчного складу згiдно з ТУ У 14-2-1188, кшьюсного складу елементiв структури вiдповiдно до ГОСТ 3443 та технолопчш режими, що !х супроводжують.
УI = 1362,7 - 392,9-х1 + 265,3-х2 - 761,1-х3 + 690,6х4 - 1855,1х5 + г = 0,82 (1)
+ 1035,5*6 - 272,4х
У2 = 2581,8 - 441,5-Х! - 301,7-х2 -1111,6х3 + 1444,4-х4 - г = 0,96 (2)
- 6673,2x5 + 307,9-Х6 + 94,7-Ху
Уз = 55,5 +1,8-Х1-28,9-Х2+45,5-Х3-36,2-Х4+6,9-Х5-95,5-Х6 + 25,4х г = 0,89 (3)
У4 = 53,7 + 3,4-Х! - 4,6-х2 - 56,0-Х3 + 4,5-х4-65,6-х5+35,2-х6-4,0-х7 г = 0,82 (4)
де х^х7 - вмiст С, Si, Мп, Р, S, Сг, № в % по масi вщповщно.
Активний експеримент. Матриця планування активного експерименту, з урахуванням межi вибраних експертом значень верхнього (ВР) та нижнього (НР) рiвнiв змiнних, наведена в таблищ, де основний рiвень (ОР), верхнi та нижнi значення змшних вибираються ОПР на основi експертного та лопко-технолопчного аналiзу, котрий складаеться з урахування впливу кожного зi змiнних елементiв на числовi значення функцi! мети. Згiдно з аналiзом передiсторi! роботи протягом тривалого часу ОПР були обранi рядки 1...16 матрицi активного експерименту, де верхнш та нижнiй рiвнi вибиралися з граничних значень пасивного експерименту. За даними рядками було проведено уявш дослщи, iнiцiйованi взаемовiдношенням змшних та функщею мети.
Завдання одержання валюв зi стабiльними механiчними характеристиками виконували з використанням експертно! ощнки. На пiдставi аналiзу РО параметрiв технологi! була висунута гiпотеза, що в нш е такi дшянки (зони), у яких механiчнi властивост помiтно пiдвищуються. З огляду на досить велику кшьюсть можливих варiантiв взаемодi! обраних змiнних - 211, якi неможливо реалiзувати з позицш технiчного й економiчного пiдходiв, був здшснений модифiкований варiант активного експерименту, який полягае в тому, що матриця планування була реалiзована у виглядi дробно! реплши 24=16 рядюв i розбита на три основш областi:
1. Область, де проведет прямi експерименти. Для валкiв виконання СПХН - це рядки матрищ 6, 9, 12; валюв СШХН - рядки матрицi 13 - 16.
2. Область, у якш результати прямих експериментiв замiняли експертними ощнками. Для валкiв виконання СПХН - це рядки матрищ 2, 4, 7, 8, 10, 11, 14, 16; валюв СШХН - рядки 5, 6, 8, 10.
3. Область, у якш значення мехашчних властивостей замняли на шдст^ аналiзу лггературних джерел (робiт Т. С. Скобло, А. Е. Кривошеева, Н. А. Будаг'янца), задана рядками матрищ 1, 3, 5, 13, 15 - для валив виконання СПХН (табл. 2); рядками 1 - 4, 7, 9, 11, 12 - для СШХН.
Вiрогiднiсть прогнозу яюсних характеристик по цих рiвняннях шдтверджуеться репрезентативною вибiркою, що характеризуе роботу шдприемств ДЗПВ i ЛЗПВ за останш 70
рокiв: 120 плавок (загальна маса ~ 600 тонн) - для валюв виконання СПХН i бiльш як 80 плавок (загальна маса ~ 400 тонн) - для валюв виконання СШХН.
Та блиця
Матриця планування активного експерименту
ОУ 3 08 1 075 0,57 0.239 0,08 0 75 0,93 21,5 1,25 112.5 Межа мщносп на розрив Межа п/пцностч на згин Ударна в'язгасть за 20° С Твердеть заШором
ив 0.24 0,565 0.15 0131 0,05 0.30 0.46 13,5 0,75 67.5
НУ 2.84 0.51 0.38 0.108 0.03 0.39 047 8 0.5 45
ВУ 3.32 1,64 0,76 0.37 0,13 1 1 1 1.30 35 2 180
Позна-чення С Мп р в Сг № Кар-бщи Гра-фгг Бал гра-фп-а Озп-Н КС НЭО
Розм1р-нють % % % % % % % % % ПГд МПа МПа кДж/м2 Б уМОВНИХ одиницях
1 2 3 4 5 6 7 8 Э 10 11 12 13 14 15 16
Код X, X, Хг Хз х4 Х5 Хв ХТ х8 Хв Хю У, V,
1 + + + + + + + + + 270 405 24 39
2 + + + + - + + - + - + 340 520 23 40
3 + + + - + + - + - + - 380 612 19 49
4 + + + - - + - - - - - 350 525 20 45
5 ■+ - + + - + + - - - 240 365 28 36
6 + - + - - + - - + - 320 450 21 49
7 + + - - + - - + + - + 330 487 19 49
8 + + + + + 325 485 20 46
9 + - КЯ + — - - - + + - 330 480 21 46
10 + - + + - - - + - - 380 540 20 49
11 4- - + - + - + - • + + 370 624 23 39
12 + - - - + + - - + 41£Н 650 21 47
13 + - - + + + - - - - + 370 603 22 44
14 + - + - + - + - + -*- 400 624 20 43
15 + - - - + + + - + - 480 746 17 54
16 + - - - + + + + + 520 890 16 55
Пщ час обробки матриць активного експерименту отримано закономiрностi для валюв виконання СПХН (5 - 8). З використанням методу руху по градieнту визначено полшшеш
значення механiчних властивостей. У: = 430,1 + 164,6-Х! - 89,2х2 -48,7-х3-221,6х4-322,7х5+ 47,1х6 + (5)
+ 37,5х7 - 1,6*х8 + 1,7х9 - 1,5х10 г =0,94
У2 = 989,2+ 312,2-Х! - 202,0x2 - 1288,6x3 - 697,5x4 + 110,1x5 + (6)
+ 192,7x6 - -23,0x7 - 7,5х8 - 20,8x9 - 2,7-Хю г = 0,93
У3 = - 1,3 + 4,3-Х! + 3,0х2 + 6,8х3+ 7,1х4 - 34,9-х5 - -8,7х6 + (7)
+ 3,7-Ху + 2,0-1015-х8 + 3,0x9 + 0,03x10 г = 0,74
У4 = 48,8 + 5,2-Х1 - 6,0x2 -14,9x3- 11,1x4+ 6,5x5 + 6,2x6 + (8)
+ 2,2х7 + 0,1х8 - 3,8х9 - 0,1-Хю г = 0,80
де Х! - х7 - вмiст С, Si, Мп, Р, S, Сг, Ni в % по мас вiдповiдно; х8, х9 - площа карбiдiв i графiту в %; х10 - бал граф^у, ПГд. Похибка рiвнянь (5 - 8) становить: 5,6 %, 7,3 %, 7,8 % та 6,4 % вщповщно.
Рiвняння (4 - 8) активного експерименту дозволяють прогнозувати даш показники якост дослiджуваних прокатних валкiв у робочш областi.
Розроблений спосiб прогнозування та керування яюсними характеристиками прокатних валюв у технологи !х виробництва шляхом використання композици пасивного та активного експерименпв вiдрiзняeться вiд iснуючих методiв прогнозування тим, що в пасивному експеримент формуеться модель на основi аналiзу передютори роботи дослщжувано! технологи, а в активному експеримент основний рiвень змiнних вибираеться ОПР з урахуванням числових значень функци мети, сформовано! на основi результатiв допустимих прямих iспитiв i результатiв експертного лопко-технолопчного аналiзу, який продукуеться верхшми та нижнiми значеннями змiнних пасивного експерименту.
Таким чином, запропонований спошб забезпечуе:
- композищю пасивного та активного експерименпв, яка забезпечуе прогноз значень функцш мети з мшмальними витратами;
- можливiсть використання для основного рiвня змiнних в активному експеримент верхнього та нижнього значень керованих змшних, взятих iз пасивного експерименту.
Пщводячи пiдсумок усьому вищесказаному, можна вважати, що завдання прогнозування яюсних характеристик матерiалу в робочш област означених технологiй виконано. Запропонований спошб може бути використаний за допомогою обчислювально! технiки та апаратно! реатазацл окремих блокiв.
ВИКОРИСТАНА Л1ТЕРАТУРА
1. Налимов В. В., Чернова Н. А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов / В. В. Налимова, Н. А. Чернова. - М. : Наука, 1965. - 340 с.
2. Neuwirth S. J., Naphtali L. M. New Statistical Method Rapidly Determines Optimum Process Conditions, Chemical Engineering. - 1957. - Vol. 64. - № 6. - 238 р.
3. Кривошеев А. Е. Литые валки / Теоретические и технологические основы производства. - М. : Металлургиздат, 1957. - 360 с.
4. Будагьянц Н. А., Карсский В. Е. Литые прокатные валки / Н. А. Будагьянц, В. Е. Карсский. - М. : Металлургия, 1983. - 175 с.
5. Чугун: Справ. изд. / Под ред. А. Д. Шермана и А. А. Жукова. - М. : Металлургия, 1991. - 576 с.
SUMMARY
There are various methods of isolation, passive and active experimentation. The first of which is based on the formation of prediction models based on ana League investigated the background of technology in her work area, and the second - to study the mathematical model, based on the analysis of the interaction process variables that can quantitatively dominate the upper and lower level workspace. For example, using the method of passive experiment investigated the polymerization process in the factory. Based on the statistics of recent years were obtained regression equation, where the objective function performed viscosity product as well as arguments were: degree of conversion, the number of controlled reagent and reaction time. All this information enables passive experiment is important to monitor and control the quality of the finished product, but it is clearly insufficient for process control at the level where the process variables are outside the workspace.
The closest to the proposed method is active experiment, which used a matrix planning to identify factors that have a dominant effect on the rate of chlorination of titanium slag melt.
The disadvantages of passive experiment is to create the forecast model, which is based only on an analysis of the background using a particular technology, where variables are only of value obtained in the work area or close to them. The disadvantages of the active experiment based on the method of planning, is the choice of variables and their upper and lower levels as close to the work area, excluding the study those values that are outside still not used. These shortcomings restrict the scope of applicability of these methods in solving problems of prediction and control of quality characteristics iron which projected only in the workspace.
The basis of this work is the task of improving the method of prediction and control of quality characteristics rolls in their production technology, which as a result of composition. passive and active experimentation becomes possible to predict their mechanical properties not only within the workspace, but also abroad.
REFERENCES
1. Nalimov V. V., Chernova N. A. Statisticheskie metody planirovanija jekstremal'nyh jeksperimentov / V. V. Nalimova, N. A. Chernova. - M. : Nauka, 1965. - 340 s.
2. Neuwirth S. J., Naphtali L. M. New Statistical Method Rapidly Determines Optimum Process Conditions, Chemical Engineering. - 1957. - Vol. 64. - № 6. - 238 р.
3. Krivosheev A. E. Litye valki / Teoreticheskie i tehnologicheskie osnovy proizvodstva. - M. : Metallurgizdat, 1957. - 360 s.
4. Budag'janc N. A., Karsskij V. E. Litye prokatnye valki / N. A. Budag'janc, V. E. Karsskij. -M. : Metallurgija, 1983. - 175 s.
5. Chugun: Sprav. izd. / Pod red. A. D. Shermana i A. A. Zhukova. - M. : Metallurgija, 1991. -576 s.
BidoMocmi про aemopie:
Большаков Володимир 1ванович, д. т. н., профессор, ректор Приднтровськог державног академИ' буд1вництва та арх1тектури, e-mail: postmaster@pgasa.dp.ua.
Волчук Володимир Миколайович, к. т. н., доцент кафедри матер1алознаавства та обробки матер1ал1в ДВНЗ «Придмпровська державна академ1я буд1вництва та арх1тектури», е-mail:
volchuky@yandex. т..
Дубров Юрт 1сайович, д. т. н., профессор кафедри матер1алознаавства та обробки матер1ал1в ДВНЗ «Придшпровська державна академ1я буд1вництва та арх1тектури», е-mail: postmasteг@pgasa. dp. ш.
УДК 621.7.0142:669.112
ВЛИЯНИЕ СТРУКТУРНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ НА ПОВЕДЕНИЕ ЖЕЛЕЗОУГЛЕРОДИСТЫХ СПЛАВОВ ЛЕДЕБУРИТНОГО КЛАССА В ПРОЦЕССЕ
ГОРЯЧЕЙ ДЕФОРМАЦИИ
Т. М. Миронова, Национальная металлургическая академия Украины, кафедра материаловедения им. академика Ю. Н. Тарана-Жовнира
Ключевые слова: белые чугуны, эвтектика, пластичность, легирование, карбидное превращение, рекристаллизация, прокатка
К материалам повышенной износостойкости можно отнести карбидосодержащие железоуглеродистые сплавы эвтектического типа - легированные стали ледебуритного класса и белые чугуны. Обработка давлением является не только методом формоизменения изделий из этих сплавов, но и позволяет существенно улучшить их механические свойства. В результате деформации их прочность увеличивается в 2 - 4 раза, и становится сопоставимой с прочностью высококачественной стали, ударная вязкость вырастает в 3 - 6 раз, усталостная прочность в 2 - 2,5 раза. При этом сохраняются высокие показатели твердости и износостойкости.
Низкая технологическая пластичность как заэвтектоидных сталей, в структуре которых при введении карбидообразующих элементов появляются эвтектические карбиды, так и белых чугунов препятствует широкому применению их в деформированном состоянии.
При легировании белого чугуна карбидообразующими элементами такими, как: V, Сг, Мо происходит их растворение в карбиде железа М3С при этом увеличивается его метастабильность. В процессе отжига в цементите эвтектических колоний происходит выделение более стабильных карбидных фаз, а из-за дефицита углерода цементит частично перекристаллизуется в аустенит.
Целью настоящей работы является изучение закономерностей формирования структуры в белых чугунах с различным содержанием углерода 2,3.3,5, а также дополнительно легированных ванадием. Хром не более 1,0% вводили для предотвращения образования графита. Для оценки деформационного поведения и горячей пластичности сплавов были выбраны испытания на горячее кручение и свободная ковка.
В структура исследуемых сплавов состоит из дендритов аустенита (точнее продуктов его распада) и аустенитно-цементитной эвтектики, расположенной в междендритных участках. Эвтектическая составляющая, образованная на базе карбида Бе3С, имеет преимущественно сотовое строение, однако встречаются и колонии пластинчатого ледебурита. В сплаве, содержащем 2,3 %С, эвтектика частично закристаллизовалась в виде тонкого конгломерата фаз, несмотря на невысокие скорости охлаждения (около 100 град/мин). Это можно объяснить низкой степенью эвтектичности сплава, а также наличием примесей, присутствующих в шихтовых материалах. С увеличением содержания углерода доля сотового ледебурита, как и общее количество эвтектики, увеличивается.
Кривые зависимости пластичности от температуры имеют куполообразную форму (рис. 1). Максимальный уровень пластичности наблюдается в интервале температур 1050 - 1080°С. С увеличением содержания углерода, а следовательно и степени эвтектичности, пластичность понижается. В процессе деформации зерна аустенита вытягиваются по направлению действия растягивающих напряжений. В пластиночном ледебурите происходит постепенное утонение и разрыв перемычек, соединяющих цементитные пластины (рис. 2, а). Теряя контакт между собой, пластины смещаются друг относительно друга, становясь более изолированными в аустенитной матрице. В сотовом ледебурите цементит разделяется на пластины таким образом, что колония приобретает строение, напоминающее пластиночный ледебурит (рис. 2, б). При более высоких температурах испытания 1000 - 1080°С параллельно актам пластической деформации в цементите успевает пройти динамическая рекристаллизация, в результате чего
