UK: Вступ. Дослідження впливу хімічного складу матеріалів на їх механічні властивості частіше за все реалізується шляхом моделювання. Такий підхід дозволяє встановити взаємно однозначну відповідність між складом і властивостями у вигляді отриманих рівнянь регресії. Оцінка величини коефіцієнтів рівнянь дає можливість визначити ступінь впливу елементів хімічного складу матеріалів на механічні властивості. Тому запропоновано використати такий підхід до оцінки впливу хімічного складу сталі S420M на її міцність. Матеріали та методика. Хімічний склад та межа міцності σв в конструкційній сталі S420M змінювались у межах, що відповідають вимогам стандарту ДСТУ EN 10025-4 на металопродукцію. Із застосуванням методики планування експериментів реалізовано дробну репліку 24 матриці експерименту. Результати експерименту. Отримано багатопараметричне рівняння регресії оцінки межі міцності залежно від процентного вмісту вуглецю, кремнію, марганцю, фосфору, сірки, хрому, нікелю, молібдену, ніобію та ванадію. На межу міцності найбільше впливає залежно від процентного вмісту 125,25 вуглець, 29,50 − марганець, 29,50 − хром, 24,50 − ванадій та 16,50 − молібден. Розрахунок впливу елементів хімічного складу на міцність здійснювався на основі аналізу коефіцієнтів отриманої математичної моделі. Таким чином, реалізовано підхід до прогнозу межі міцності сталі S420M, що дозволяє в процесі виробництва контролювати її показники шляхом зміни хімічного складу. Працездатність моделі підтверджена статистичними показниками Фішера і Кохрена. Висновки. На основі аналізу впливу хімічного складу сталі S420M на межу її міцності отримано математичну модель прогнозу в межах стандарту ДСТУ EN 10025-4. Аналіз коефіцієнтів моделі дозволив провести ранжування елементів хімічного складу сталі залежно від «ваги» їх процентного вмісту. Реалізація такого підходу дозволяє прогнозувати показники межі міцності сталі в процесі її виробництва шляхом підбору хімічного складу.
RU: Введение.Исследование влияния химического состава материалов на их механические свойства чаще всего реализуется путем моделирования. Такой подход позволяет установить взаимно однозначное соответствие между составом и свойствами в виде полученных уравнений регрессии. Оценка величины коэффициентов уравнений позволяет определить степень влияния элементов химического состава материалов на механические свойства. Поэтому предложено использовать такой подход к оценке влияния химического состава стали S420M на ее прочность. Материалы и методика. Химический состав и предел прочности σв конструкционной стали S420M изменялись в пределах, соответствующих требованиям стандарта ДСТУ EN 10025-4 на металлопродукцию. С использованием методики планирования экспериментов реализована дробная реплика 24 матрицы эксперимента. Результаты эксперимента. Получено многопараметрическое уравнение регрессии оценки предела прочности в зависимости от процентного содержания углерода, кремния, марганца, фосфора, серы, хрома, никеля, молибдена, ниобия и ванадия. На предел прочности наибольшее влияние в зависимости от процентного содержания 125,25 оказывает углерод, 29,50 − марганец, 29,50 − хром, 24,50 − ванадий и 16,50 − молибден. Расчет влияния элементов химического состава на прочность осуществлялся на основе анализа коэффициентов полученной математической модели. Таким образом, реализован подход к прогнозу предела прочности стали S420M, что позволяет в процессе производства контролировать ее показатели путем изменения химического состава. Работоспособность модели подтверждена статистическими показателями Фишера и Кохрена. Выводы. На основании анализа влияния химического состава стали S420M на предел ее прочности получена математическая модель прогноза в пределах стандарта ДСТУ EN 10025-4. Анализ коэффициентов модели позволил провести ранжирование элементов химического состава стали в зависимости от «веса» их процентного содержания. Реализация данного подхода позволяет прогнозировать показатели предела прочности стали в процессе ее производства путем подбора химического состава.
EN: Introduction.The study of the influence of chemical composition of materials on their mechanical properties is most often realized through modeling. This approach makes it possible to establish a one-to-one correspondence between composition and properties in the form of the obtained regression equations. The estimation of the magnitude of the coefficients of the equations allows us to determine the degree of influence of chemical composition elements of the materials on mechanical properties. It is therefore proposed to use this approach to evaluate the effect of chemical composition of S420M on its strength. Materials and methodology. The chemical composition and the tensile strength σв of the S420M structural steel were varied within the limits of the ДСТУ EN
10025-4 standard for metal products. Using a technique of experiment planning, a fractional replica of the 24 experiment matrix was implemented. The results of the experiment. Multiparametric regression equations for the estimation of the tensile strength depending on the percentage of carbon, silicon, manganese, phosphorus, sulfur, chromium, nickel, molybdenum, niobium and vanadium were obtained. The greatest impact on the tensile strength, depending on the percentage, is 125,25 carbon, 29,50 − manganese, 29,50 − chromium, 24,50 − vanadium and 16,50 − molybdenum. The calculation of the effect of the elements of the chemical composition on the strength was carried out on the basis of the analysis of the coefficients of the obtained mathematical model. Thus, the approach to the prediction of the strength limit of S420M steel is implemented, which allows to control its performance during production by changing the chemical composition. The performance of the model is confirmed by the statistics of Fisher and Kochren. Conclusions. On the basis of the analysis of the influence of the chemical composition of S420M steel on its ultimate strength, a mathematical model of forecasting within the ДСТУ EN 10025-4 standard was obtained. The analysis of the coefficients of the model made it possible to rank the elements of the chemical composition of steel, depending on the "weight" of their percentage. The implementation of this approach allows us to predict the performance of steel strength in the process of its production by selecting the chemical composition.
