UK: Постановка задачі. Прогноз критеріїв якості чавунних прокатних валків, зокрема показників твердості, в процесі їх виробництва являє собою актуальну задачу сучасного матеріалознавства. Ця задача пов'язана з розробкою неруйнівних методів контролю якості листопрокатних чавунних валків шляхом застосування методів математичного моделювання. У роботі пропонується оцінювати твердість валків на основі аналізу впливу їх хімічного складу. Об'єкт дослідження. Процес оцінки критеріїв якості чавунних валків шляхом математичного моделювання. Матеріали і методики досліджень. Оптична мікроскопія, твердомір Шора, математичне моделювання. Результати та їх обговорення. Встановлено вплив хімічного складу листопрокатних валів виконання ЛПХ17НМдц-63 на їх твердість. Отримано рівняння регресії, яке описує співвідношення між хімічним складом робочого шару валків ( 90 мм) та їх твердістю до термічної обробки (відпалу). Відзначається підвищений вміст хрому (до 17%), що впливає на утворення стійких карбідів. Це призводить до підвищення твердості робочого шару валків, однак при цьому знижується їх термічна стійкість. Похибка прогнозу показників твердості становить до 7%. Висновки. Отримана математична модель прогнозу твердості листопрокатних чавунних валків, що дозволяє оперативно оцінювати їх твердість в процесі виробництва з мінімальними витратами.
RU: Постановка задачи. Установление взаимосвязи между структурой и свойствами материалов является одной из главных задач современного материаловедения. Эта проблема связана, в основном, с неполнотой формальной аксиоматики при идентификации структуры материалов. В работе предлагается для частичной компенсации неполноты формальной аксиоматики структуры использовать фрактальный анализ для прогноза механических характеристик трубных сталей. Актуальность выбора данного подхода обусловлена необходимостью проведения неразрушающего контроля данных характеристик труб в процессе их эксплуатации. Объект исследования. Процесс оценки критериев качества чугунных валков путем математического моделирования. Материалы и методики исследований. Оптическая микроскопия, твердомер Шора, математическое моделирование. Результаты и их обсуждение. Установлено влияние химического состава листопрокатных валков исполнения ЛПХ17НМдц-63 на их твердость. Получено уравнение регрессии, описывающее соотношения химическим составом рабочего слоя валков ( 90 мм) и их твердостью до термической
обработки (отжига). Отмечается повышенное содержание хрома (до 17 %), влияющее на образование стойких карбидов. Это приводит к повышению твердости рабочего слоя валков, однако при этом снижается их термическая стойкость. Погрешность прогноза показателей твердости составляет до 7 %. Выводы. Получена математическая модель прогноза твердости листопрокатных чугунных валков, позволяющая оперативно оценивать их твердость в процессе производства с минимальными затратами.
EN: Formulation of the problem. Establishing the relationship between the structure and properties of materials is one of the main tasks of modern materials science. This problem is mainly due to the incompleteness of formal axiomatics in the identification of the structure of materials. In this paper, it is proposed to use fractal analysis to predict the mechanical characteristics of tubular steels to partially compensate for the incompleteness of the formal structure axiomatics. The urgency of the choice of this approach is due to the need for non-destructive testing of these pipe characteristics during their operation. Object of study. The
process of assessing the quality criteria for cast iron rolls by mathematical modeling. Materials and methods of research. Optical microscopy, Shore hardness tester, mathematical modeling. Results and its discussion. The influence of the chemical composition of sheet rolling rolls of the performance ЛПХ17НМдц-63 on their hardness is established. The regression equation describing the relationship between the chemical composition of the working layer of rolls ( 90 mm) and their hardness before thermal treatment (annealing) is obtained. There is an increased content of chromium (up to 17%), which affects the formation of persistent carbides. This leads to an increase in the hardness of the working layer of the rolls, but at the same time their thermal stability decreases. The error in predicting hardness is up to 7%. Conclusions. A mathematical model of the hardness prediction of sheet-rolled cast-iron rolls is obtained, which makes it possible to quickly evaluate their hardness in the production process with minimal costs.
