UK: Постановка проблеми. Зміна параметрів штатної технології може істотно змінити властивості валкового чавуну в широкому діапазоні значень. Нормативно-технічна галузева документація регламентує лише показники твердості чавунних валків, а вимоги до механічних характеристик та зносостійкості не
вказуються у зв'язку з впливом багатьох параметрів технології. Тому важливим аспектом стає прогноз
показників якості чавуну за допомогою математичного моделювання, зокрема, теорії фракталів. Матеріали та
методики. Досліджувалися чавунні валки СПХН із перлітною матрицею. Механічні властивості робочої зони
чавунних сортопрокатних валків виконання СПХН виробництва ВАТ «Дніпровський завод прокатних валків»,
м. Дніпро, визначалися на стандартному обладнанні з використанням машин «INSTRON» та ЦД-40,
маятникового копра ПСВ 5, твердоміра Шора. Мікроструктури валків аналізували при збільшенні у 200 разів.
Результати експерименту. Установлено, що найкраща серед аналізованих чутливість механічних
властивостей до розмірних характеристик у карбідів спостерігається до фрактальної, інформаційної та
кореляційної розмірності. Тому ці розмірнісні оцінки карбідів доцільно використовувати надалі для
прогнозування механічних властивостей робочої зони валкового чавуну з пластинчастою формою графіту. Для
прогнозування механічних властивостей валкового чавуну з пластинчастою формою графіту доцільно
використовувати розмірні оцінки графіту та карбідів зі збільшенням структури 200. Висновки. Аналіз
отриманих результатів показав перспективність застосування теорії мультифракталів для кількісної оцінки
елементів структури чавунних сортопрокатних валків зі складною геометричною конфігурацією форми. Такий підхід дозволяє використовувати статистичні оцінки розмірності графіту та карбідів для прогнозу та коригування показників якості валкового металу за отриманими рівняннями (3−6) поряд із традиційними методами кількісної металографії, за допомогою яких оцінюють їх геометричні характеристики: форму, розподіл, розміри (довжину, діаметр) та зміст.
EN: Problem statement. Changing the parameters of standard technology can significantly change the
properties of rolled iron in a wide range of values. Regulatory and technical industry documentation regulates only the
hardness indicators of cast iron rolls, and the requirements for mechanical characteristics and wear resistance are not
indicated due to the influence of many technological parameters. Therefore, an important aspect is the prediction for
quality indicators of cast iron due to the use of mathematical modeling, in particular the theory of fractals. Materials
and methods. Cast iron rolls with a pearlite matrix were studied. The mechanical properties of the working area for
cast-iron graded rolled rolls produced by OJSC “Dniprovskyi zavod protnykhnykh valkov”, Dnipro, were determined
on standard equipment using INSTRON and CD-40 machines, PSV 5 pendular digger, Shore hardness tester. The
microstructure of the rolls was analyzed at a magnification of 200 times. The results of the experiment. As a result of
the experiment, it was established that the best among analyzed sensitivity of mechanical properties to dimensional
characteristics of carbides is observed for fractal, information and correlation dimensions. Therefore, it is advisable to
use these dimensional estimates of carbides in the future to predict the mechanical properties of the working zone for
rolled iron with lamellar graphite. To predict the mechanical properties of rolled cast iron with lamellar graphite, it is
advisable to use dimensional estimates of graphite and carbides with an increase in the structure of 200. Conclusions.
The analysis of the obtained results showed the promise of using the theory of multifractals for the quantitative
assessment of the structural elements of rolled cast iron rolls with a complex geometric shape. This approach makes it
possible to use statistical estimates of the dimensions of graphite and carbides to predict and correct the quality
indicators of roll metal according to the obtained equations (3−6) along with traditional methods of quantitative
metallography, which evaluate their geometric characteristics: shape, distribution, dimensions (length, diameter) and
content.
