Improving the accuracy of modeling surface roughness profiles with regular microrelief / V. E. Ovsyannikov, R. J. Nekrasov, D. P. Ilyashchenko, A. S. Gubenko

Альтернативный автор-лицо: Ovsyannikov, V. E.;Nekrasov, R. J.;Ilyashchenko, D. P., specialist in the field of welding production, Associate Professor of the Yurga Technological Institute (branch) of Tomsk Polytechnic University, Candidate of Technical Sciences, 1980-, Dmitry Pavlovich;Gubenko, A. S.Коллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Юргинский технологический институт, (2009- )Язык: английский ; резюме, rus.Страна: Россия.Серия: Технологии получения и обработки материалов в машиностроенииРезюме или реферат: 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..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [Библиогр.: с. 129 (10 назв.)].Тематика: труды учёных ТПУ | электронный ресурс | шероховатость | моделирование | точность | закон распределения | roughness | modeling | accuracy | distribution law | acceptance criteria Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Заглавие с титульного экрана

[Библиогр.: с. 129 (10 назв.)]

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.

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.