Проблемы машиностроения и надежности машин, 2020, № 4, стр. 83-89

АВТОМАТИЗАЦИЯ АНАЛИЗА СТРУКТУРЫ МАТЕРИАЛА ДЕТАЛИ НА ОСНОВЕ УПРАВЛЯЕМЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ

В. Ф. Безъязычный 1, И. Н. Паламарь 1*, Н. С. Азиков 2

1 Рыбинский государственный авиационный технический университет им. П.А. Соловьева
Рыбинск, Россия

2 Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН
Москва, Россия

* E-mail: irina.palamar@mail.ru

Поступила в редакцию 11.10.2019
Принята к публикации 27.03.2020

Аннотация

Рассматривается подход к решению проблемы анализа изображения сложно формализуемых структур материалов ответственных деталей. Предложены методологические основы автоматизации исследования структуры материала, обеспечивающей оценку заданных эксплуатационных свойств деталей, на основе управляемого создания функциональных систем. Разработаны методы оценки структур материалов, формируемых различными технологическими процессами.

Ключевые слова: методологический подход, автоматизация анализа структуры материала, обработка изображения, модель функциональной структуры, управляемая функциональная система, сложная неопределенная структура

DOI: 10.31857/S0235711920040021

Список литературы

  1. Жизняков А.Л., Садыков С.С. Автоматическая сегментация металлографических снимков / Труды международного симпозиума “Надежность и качество”, 2010. Т. 1. С. 109.

  2. Орлов А.А., Антонов Л.В. Методика анализа микро- и наномасштабных снимков промышленных изделий, ее реализация и применение // Алгоритмы, методы и системы обработки данных. 2012. № 4 (22). С. 79.

  3. Чубов А.А. Автоматизация металлографического анализа и контроля сплавов с использованием методов цифровой обработки оптических изображений микроструктур: Дис. … канд. техн. наук 05.13.06.

  4. Клюев А.В., Гитман М.Б., Столбов В.Ю. Об одном подходе к решению задачи дискриминантного анализа микроструктур функциональных материалов по комплексу физико-механических характеристик // Прикладная математика и вопросы управления. 2016. № 4. С. 63.

  5. Столбов В.Ю., Федосеев С.А. Выборочный контроль качества металлических функциональных материалов на основе когнитивного анализа фотографий микрошлифов // Вестник ЮУрГУ. Серия “Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника”. 2018. Т. 18. № 4. С. 127.

  6. Marquez-Herrera A., Fernandez-Munoz J.L., Zapata-Torres M. et al. Fe2B coating on ASTM A-36 steel surfaces and its evaluation of hardness and corrosion resistance. // Surface and Coatings Technology. 2014. V. 254. P. 433.

  7. Bayati, M.R. Surface alloying of carbon steels from electrolytic plasma [Text] / M.R. Bayati, R. Molaei, K. Janghorban // Metal Science and Heat Treatment. 2011. V. 53. P. 91.

  8. Мухин В.С. Поверхность: технологические аспекты прочности деталей ГТД. М,: Наука, 2005. 296 с.

  9. Паламарь И.Н. Совершенствование технологических процессов изготовления высоконагруженных деталей ГТД на основе анализа функциональной структуры // Вестник Рыбинской государственной авиационной технологической академии им. П.А. Соловьева. 2017. № 2 (41). С. 336.

  10. Epishin A. X-ray reflections from the γ/γ'- microstructure of nickel-base superalloys: effect of the plane tilting / A. Epishin, U. Brückner, T. Link, B. Fedelich // Intern. J. Mater.Research (formerly Z. Metallkd.). 2010 V. 101 № 5. P. 589.

  11. Паламарь И.Н. Автоматический анализ структурно-фазового состава монокристаллического жаропрочного никелевого сплава по изображению шлифа / И.Н. Паламарь, К.А. Рыбаков // Международный технологический форум “Инновации. Технологии. Производство”: Сборник материалов научно-технической конференции к 100-летию со дня рождения главного конструктора П.А. Колесова. Рыбинск, 2015. Т. 1. С. 54.

  12. Паламарь И.Н. Формализация вербальных оценок качества дробеструйной обработки на основе анализа изображений поверхности металла / И.Н. Паламарь, М.Л. Первов // Упрочняющие технологии и покрытия. Москва. 2019. Т. 15. № 2. С. 65.

Дополнительные материалы отсутствуют.