Фрактальный анализ профиля поверхности деталей машин с применением измерительной установки MarSurf XR20
- Авторы: Бавыкин О.Б1, Плаксин С.В1, Вячеславова О.Ф1
-
Учреждения:
- Университет машиностроения
- Выпуск: Том 8, № 3-2 (2014)
- Страницы: 9-13
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.eco-vector.com/2074-0530/article/view/67608
- DOI: https://doi.org/10.17816/2074-0530-67608
- ID: 67608
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В статье предложен способ фрактального анализа профиля поверхности, основанный на совместном применении измерительной установки MarSurf XR20, табличного процессора Microsoft Excel и компьютерных программ Fractan и MarWin. Представлены результаты фрактального анализа профиля поверхности, полученные с помощью предлагаемого способа.
Полный текст
Известно, что шероховатость поверхности детали во многом определяет эксплуатационные свойства изделия [1]. При этом традиционные параметры шероховатости профиля поверхности (Ra, Rz, Rmax и т.д.) в некоторых случаях не позволяют адекватно оценить функциональные свойства изделия. Это привело к появлению узкоспециализированных параметров, предназначенных для изучения поверхности, полученной определенным методом обработки и/или из определенного материала. Например, для зеркала цилиндра двигателя применяется семейство Rk параметров [2]. В настоящее время насчитывается порядка 100 различных оценочных характеристик профиля поверхности. Как показал проведенный в статье [3] анализ научных работ, возможным универсальным параметром шероховатости поверхности, позволяющим оценивать состояние поверхности независимо от метода обработки, может стать фрактальная размерность (параметр D). Можно выделить два метода вычисления параметра D инженерной поверхности [4, 5]: интегральный и профильный. Упомянутые методы обладают рядом недостатков и ограничений. Интегральный метод, в рамках которого определяются фрактальные характеристики всей исследуемой поверхности, реализуется в основном с помощью сканирующей зондовой микроскопии (СЗМ). Несмотря на возможность высокого разрешения сканирования и прохождение моделями зондовых микроскопов испытаний с целью утверждения типа, широкое применение метода ограничивают высокая стоимость приборов, сложная процедура подготовки образца и маленькая площадь сканирования. Кроме СЗМ могу применяться различные экспериментальные установки [4], которые в данной статье не рассматриваются. При реализации профильного метода исходными данными служит профилограмма поверхности, а фрактальный анализ выполняется в специально написанных компьютерных программных продуктах (как, например, в работе [6]). При этом, такого рода программы не проходят метрологической аттестации, что повышает вероятность возникновения погрешности алгоритма вычисления фрактальных параметров. В данной работе предлагается вариант комплексного применения профильного метода с последующей фрактальной обработкой полученных профилограмм (рисунок 1), в котором в качестве оценочного параметра используется не фрактальная размерность D, а родственная характеристика - показатель Херста (параметр H). Согласно рисунку 1, измерение профиля образца выполняется с помощью средства измерений MarSurf XR 20 [7] (этап 1). Данный прибор прошел испытания с целью подтверждения типа и имеет свидетельство о поверке, что подтверждает высокую достоверность получаемых результатов. Рисунок 1. Схема фрактального анализа профиля поверхности на установки MarSurf XR 20 На следующем этапе полученная измерительная информация передается в компьютер, где с помощью специально написанного в программе Marwin алгоритма сохраняется в виде временного ряда значений высот неровностей профиля. После этого временной ряд загружается в Microsoft Excel и преобразовывается со следующими параметрами: · формат данных: с разделителями; · символ-разделитель: пробел; · изменение элементов временного ряда: добавление пробела перед каждым членом ряда. Рисунок 2. Образцы для фрактального анализа Преобразованные данные сохраняются в текстовом документе (с расширением *.txt) и загружаются в программу Fractan [8] для вычисления показателя Херста H [9]. Стоит отметить, что упомянутое программное обеспечение обладает высокой точностью фрактальной обработки временного ряда, о чем свидетельствует его широкое использование в различных научных исследованиях [10]. Это снижает погрешность алгоритма фрактального анализа, которая свойственна программам собственной разработки. С целью практического подтверждения возможности фрактального анализа поверхности деталей машин по предлагаемому способу была изучена серия образцов. В качестве объектов исследования использовались 14 стальных пластин размером 20х10х1,5 мм (материал Ст.2), показанных на рисунке 2. Таблица 1 Результаты фрактального анализа и оценки шероховатости поверхности образцов № поверхности Параметры шероховатости поверхности, мкм Показатель Херста Ra Rz Rmax 1/1 1,0028 6,3844 7,0577 0,8708±0,0395 1/2 0,9976 7,2345 9,8153 0,7749±0,0777 2/1 1,5827 11,8526 18,1789 0,7869±0,0241 2/2 0,8967 5,8474 7,8424 0,8545±0,0324 3/1 0,9232 7,2672 11,6343 0,7651±0,0319 3/2 1,1902 6,7575 7,6729 0,8496±0,0360 4/1 0,8698 9,1172 18,5161 0,8468±0,0455 4/2 0,8913 6,9694 8,5797 0,7882±0,0212 5/1 1,3455 7,6594 10,7085 0,8197±0,2395 5/2 0,8516 5,9175 9,6695 0,8572 ±0,1180 6/1 1,0209 5,6429 7,1905 0,7533±0,0967 6/2 0,9659 7,0578 8,8946 0,7721±0,1318 7/1 1,8635 13,6703 17,4659 0,7628±0,1661 7/2 0,9183 7,2174 10,2114 0,8834±0,0290 8/1 1,7831 9,1739 12,0352 0,6473±0,0974 8/2 0,9535 6,6491 8,2052 0,5905±0,1753 9/1 1,017 6,2866 8,7736 0,7837±0,0202 9/2 1,0074 4,8646 7,6759 0,8696±0,1986 10/1 1,2041 6,9494 13,2462 0,7878±0,0596 10/2 1,4383 7,1814 9,9957 0,6066±0,0567 11/1 0,8067 5,772 6,5765 0,7861±0,0437 11/2 0,8872 5,3029 7,1788 0,8241±0,0245 12/1 1,2191 9,6679 11,014 0,6672±0,0316 12/2 0,9853 6,3523 8,445 0,7079±0,0714 13/1 1,0235 5,6429 7,9754 0,8165±0,1032 13/2 0,4055 2,2608 2,4758 0,7843±0,0907 14/1 0,9028 5,7222 9,1983 0,7242±0,1267 14/2 0,8815 4,9818 7,6097 0,8553±0,0345 В результате обработки измерений получены значения показателя Херста профилограмм каждой поверхности четырнадцати стальных пластин. Кроме того, вычислены значения шероховатости по трем параметрам (Ra, Rz, Rmax). Таблица 1 содержит результаты исследования образцов. На рисунках 3 и 4 представлены графики зависимости параметра H от геометрических параметров шероховатости. Анализируя полученные результаты, можно отметить отсутствие зависимости между традиционными параметрами шероховатости поверхности и значением показателя Херста (рисунки 3 и 4). Следовательно, параметр H, как и фрактальная размерность D, может применяться в качестве дополнительной характеристики профиля поверхности, что позволяет расширить номенклатурно-параметрический диапазон оценки состояния поверхности деталей машин. Предложенная методика фрактального анализа профиля с применением установки MarSurf XR 20 и современного программного обеспечения может быть использована для организации самостоятельной работы студентов по дисциплине «Методы фрактального анализа» [8]. Рисунок 3. Точечный график зависимости параметра Rz и показателя Херста H Рисунок 4. Точечный график зависимости параметра Ra и показателя Херста H×
Об авторах
О. Б Бавыкин
Университет машиностроения
Email: umo@mami.ru
С. В Плаксин
Университет машиностроения
Email: umo@mami.ru
О. Ф Вячеславова
Университет машиностроения
Email: umo@mami.ru
д.т.н. проф.
Список литературы
- Бавыкин О.Б., Вячеславова О.Ф. Современные методы оценки качества поверхностей деталей машин. Учебное пособие / Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ), кафедра «Стандартизация, метрология и сертификация». Москва, 2010.
- Табенкин А.Н., Тарасов С.Б., Степанов С.Н. Шероховатость, волнистость, профиль. Международный опыт / Под ред. к.т.н. Н.А. Табачниковой. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2007, 136 с.
- Бавыкин О.Б. Взаимосвязь свойств поверхности и ее фрактальной размерности / О.Б. Бавыкин, О.Ф. Вячеславова // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. 2013. Т. 2. № 1 (15). С. 14-18.
- Бавыкин О.Б. 77-48211/596023 устройство для измерений фрактальной размерности поверхностного слоя // Инженерный вестник. 2013. № 06. С. 3.
- Бавыкин О.Б. Методы оценки фрактальной размерности поверхностного слоя // Мир измерений. 2014. № 2. С. 16-20.
- Овсянников В.Е., Рогов Е.Ю., Остапчук А.К. Определение фрактальной размерности временного ряда при помощи показателя Херста v1.0: свидетельство об отраслевой регистрации разработки №11373 / - № 50200801858; заявл. 11.09.2008; опубл. 11.09.2008; Инновации в науке и образовании № 9(44). 6 с.
- Бавыкин О.Б., Плаксин С.В. Опыт применения в учебном процессе прибора для измерения шероховатости поверхности MarSurf XR 20. Известия МГТУ «МАМИ» № 1(19), 2014, т.2. С. 413-417
- Потапов А.А., Бавыкин О.Б. Основы учебного курса «Методы фрактального анализа» // Нелинейный мир. 2014. Т. 12. № 1. С. 004-008.
- Потапов А.А., Вячеславова О.Ф., Бавыкин О.Б. Параметрическая методика определения наличия фрактальных свойств у электрохимически обработанных поверхностей // Нелинейный мир. 2014. Т. 12. № 3. С. 3-12.
- http://elibrary.ru/query_results.asp
Дополнительные файлы
![](/img/style/loading.gif)