| 000 | 04836naa2a2200505 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 635912 | ||
| 005 | 20231030040117.0 | ||
| 035 | _a(RuTPU)RU\TPU\conf\37769 | ||
| 035 | _aRU\TPU\conf\37744 | ||
| 090 | _a635912 | ||
| 100 | _a20230622d2023 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 |
_aeng _drus |
|
| 102 | _aRU | ||
| 105 | _ay z 101zy | ||
| 135 | _adrgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | _ai | |
| 182 | 0 | _ab | |
| 200 | 1 |
_aImproving the accuracy of modeling surface roughness profiles with regular microrelief _fV. E. Ovsyannikov, R. J. Nekrasov, D. P. Ilyashchenko, A. S. Gubenko |
|
| 203 |
_aТекст _cэлектронный |
||
| 225 | 1 | _aТехнологии получения и обработки материалов в машиностроении | |
| 230 | _a1 компьютерный файл (pdf; 1045 Kb) | ||
| 300 | _aЗаглавие с титульного экрана | ||
| 320 | _a[Библиогр.: с. 129 (10 назв.)] | ||
| 330 | _aВ 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 | _aThis 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 _tИнновационные технологии в машиностроении _oсборник трудов XIV Международной научно-практической конференции, 25–27 мая 2023 г., Юрга _fНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Юргинский технологический институт (ЮТИ) ; под ред. С. А. Солодского _v[С. 124-129] _d2023 |
|
| 610 | 1 | _aтруды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | _aэлектронный ресурс | |
| 610 | 1 | _aшероховатость | |
| 610 | 1 | _aмоделирование | |
| 610 | 1 | _aточность | |
| 610 | 1 | _aзакон распределения | |
| 610 | 1 | _aroughness | |
| 610 | 1 | _amodeling | |
| 610 | 1 | _aaccuracy | |
| 610 | 1 | _adistribution law | |
| 610 | 1 | _aacceptance criteria | |
| 701 | 1 |
_aOvsyannikov _bV. E. |
|
| 701 | 1 |
_aNekrasov _bR. J. |
|
| 701 | 1 |
_aIlyashchenko _bD. P. _cspecialist in the field of welding production _cAssociate Professor of the Yurga Technological Institute (branch) of Tomsk Polytechnic University, Candidate of Technical Sciences _f1980- _gDmitry Pavlovich _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\34519 |
|
| 701 | 1 |
_aGubenko _bA. S. |
|
| 712 | 0 | 2 |
_aНациональный исследовательский Томский политехнический университет _bЮргинский технологический институт _c(2009- ) _h349 _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\15903 |
| 801 | 2 |
_aRU _b63413507 _c20230728 _gRCR |
|
| 856 | 4 | _uhttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/76568 | |
| 942 | _cBK | ||