Improving the accuracy of modeling surface roughness profiles with regular microrelief; Инновационные технологии в машиностроении

Podrobná bibliografie
Parent link:Инновационные технологии в машиностроении.— 2023.— [С. 124-129]
Korporativní autor: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Юргинский технологический институт
Další autoři: Ovsyannikov V. E., Nekrasov R. J., Ilyashchenko D. P. Dmitry Pavlovich, Gubenko A. S.
Shrnutí:Заглавие с титульного экрана
В данной статье рассматриваются вопросы повышения точности моделирования профиля шероховатости поверхности при регулярном характере микрорельефа. В качестве исходных данных для рассмотрения взяты поверхности, обработанные чистовой токарной обработкой и алмазным заглаживанием с жесткой фиксацией индентора. Модель шероховатости поверхности основана на использовании методологического аппаратафрактальной геометрии. Построение модели основано на использовании алгоритма случайного сложения. Исходными данными являются фрактальная размерность профиля и параметры закона распределения. Показано, что использование традиционных законов распределения случайных величин: нормального (Гаусса), Рэлея и Вейбуля не позволяет получить требуемую точность моделей.
This article discusses the issues of improving the accuracy of surface roughness profile modeling in case of regular microrelief character. As initial data for consideration, surfaces treated with finishing turning and diamond smoothing with rigid fixation of the indenter are taken. The surface roughness model is based on the use of themethodological apparatus of fractal geometry. The construction of the model is based on the use of a random addition algorithm. The source data is the fractal dimension of the profile and the distribution law parameters. It is shown that the use of traditional laws of distribution of random variables: normal (Gauss), Rayleigh and Weibul does not allow obtaining the required accuracy of models.
Jazyk:angličtina
Vydáno: 2023
Edice:Технологии получения и обработки материалов в машиностроении
Témata:
On-line přístup:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/76568
Médium: Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=635912

MARC

LEADER 00000naa2a2200000 4500
001 635912
005 20240208123255.0
035 |a (RuTPU)RU\TPU\conf\37769 
035 |a RU\TPU\conf\37744 
090 |a 635912 
100 |a 20230622d2023 k y0rusy50 ca 
101 0 |a eng 
102 |a RU 
105 |a y z 101zy 
135 |a drgn ---uucaa 
181 0 |a i  
182 0 |a b 
200 1 |a Improving the accuracy of modeling surface roughness profiles with regular microrelief  |f V. E. Ovsyannikov, R. J. Nekrasov, D. P. Ilyashchenko, A. S. Gubenko 
203 |a Текст  |c электронный 
225 1 |a Технологии получения и обработки материалов в машиностроении 
300 |a Заглавие с титульного экрана 
320 |a [Библиогр.: с. 129 (10 назв.)] 
330 |a В данной статье рассматриваются вопросы повышения точности моделирования профиля шероховатости поверхности при регулярном характере микрорельефа. В качестве исходных данных для рассмотрения взяты поверхности, обработанные чистовой токарной обработкой и алмазным заглаживанием с жесткой фиксацией индентора. Модель шероховатости поверхности основана на использовании методологического аппаратафрактальной геометрии. Построение модели основано на использовании алгоритма случайного сложения. Исходными данными являются фрактальная размерность профиля и параметры закона распределения. Показано, что использование традиционных законов распределения случайных величин: нормального (Гаусса), Рэлея и Вейбуля не позволяет получить требуемую точность моделей. 
330 |a This article discusses the issues of improving the accuracy of surface roughness profile modeling in case of regular microrelief character. As initial data for consideration, surfaces treated with finishing turning and diamond smoothing with rigid fixation of the indenter are taken. The surface roughness model is based on the use of themethodological apparatus of fractal geometry. The construction of the model is based on the use of a random addition algorithm. The source data is the fractal dimension of the profile and the distribution law parameters. It is shown that the use of traditional laws of distribution of random variables: normal (Gauss), Rayleigh and Weibul does not allow obtaining the required accuracy of models. 
463 1 |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\37634  |t Инновационные технологии в машиностроении  |o сборник трудов XIV Международной научно-практической конференции, 25–27 мая 2023 г., Юрга  |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Юргинский технологический институт (ЮТИ) ; под ред. С. А. Солодского  |v [С. 124-129]  |d 2023 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a шероховатость 
610 1 |a моделирование 
610 1 |a точность 
610 1 |a закон распределения 
610 1 |a roughness 
610 1 |a modeling 
610 1 |a accuracy 
610 1 |a distribution law 
610 1 |a acceptance criteria 
701 1 |a Ovsyannikov  |b V. E. 
701 1 |a Nekrasov  |b R. J. 
701 1 |a Ilyashchenko  |b D. P.  |c specialist in the field of welding production  |c Associate Professor of the Yurga Technological Institute (branch) of Tomsk Polytechnic University, Candidate of Technical Sciences  |f 1980-  |g Dmitry Pavlovich  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\34519  |9 17900 
701 1 |a Gubenko  |b A. S. 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |b Юргинский технологический институт  |c (2009- )  |3 (RuTPU)RU\TPU\col\15903 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20230728  |g RCR 
856 4 |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/76568 
942 |c BK