Спосіб неруйнівного визначення механічних характеристик сталей

Спосіб неруйнівного визначення механічних характеристик сталей, який включає вимірювання питомого електричного опору, твердості поверхневого шару сталі, коефіцієнта теплопровідності і визначення розрахункових значень механічних характеристик сталей, який відрізняється тим, що за значеннями добутку питомого електричного опору та коефіцієнта теплопровідності визначають належність контрольованої сталі до тої чи іншої структурної групи сталей, а потім за допомогою алгоритмів штучних нейронних мереж отримують розрахункові значення механічних характеристик сталей. (19) (21) a200802389 (22) 25.02.2008 (24) 25.06.2009 (46) 25.06.2009, Бюл.№ 12, 2009 р. (72) КАРПАШ МАКСИМ ОЛЕГОВИЧ, ДОЦЕНКО ЄВГЕН РОМАНОВИЧ, КАРПАШ ОЛЕГ МИХАЙЛОВИЧ (73) ІВАНО-ФРАНКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ НАФТИ І ГАЗУ (56) UA, 75949, C2, 15.06.2006 SU, 1260790, A1, 30.09.1986 JP, 57029947, A, 18.02.1982 US, 6197130, B1, 06.03.2001 3 87240 4 хування належності матеріалу контрольованого Для перевірки запропонованого способу виоб'єкта до тієї чи іншої структурної групи сталі. користані довідникові значення [4] для 142 інозеДля вирішення поставленої задачі пропонумних марок сталей різних типів структур, які об'ється спосіб неруйнівного визначення механічних єднані в наступні групи: характеристик сталей контрольованого об'єкту, 1) аустенітно-дуплексна структурна група (вищо полягає у вимірюванні питомого електричного користано 114 марок сталей); опору, твердості поверхневого шару металу, ко2) феритно-мартенситна структурна група ефіцієнту теплопровідності і визначенні розраху(використано 28 марок сталей); нкових значень механічних характеристик, який В межах кожної структурної групи для всіх відрізняється тим, що за значеннями добутку марок сталей, було розраховано коефіцієнт Ki. питомого електричного опору та коефіцієнту тепКі=rі×lі лопровідності визначають належність матеріалу та розраховано середнє значення Ксер для двох контрольованого об'єкту до тої чи іншої структурструктурних груп: ної групи сталі, а потім за допомогою алгоритмів n штучних нейронних мереж отримують розрахунå Ki кові значення механічних характеристик сталей. K cep = i =1 Спосіб передбачає локальне послідовне виn мірювання твердості, питомого електричного де ri - питомий електричний опір і-ї марки сталі, опору та коефіцієнта теплопровідності. Далі розОм×м; lі – коефіцієнт теплопровідності і-ї марки раховують добуток значень питомого електричВт ного опору та коефіцієнта теплопровідності. За сталі, ; n - кількість марок сталей в структурм ×К цим значенням визначають належність матеріалу ній групі. контрольованого об'єкта до структурної групи Результати розрахунку усередненого коефісталі. Для кожної структурної групи тренується цієнта Ксер наведено в таблиці 1. нейронна мережа, придатна для розрахунку механічних характеристик (наприклад, межі текучості) тільки для цієї структурної групи. Таблиця 1 Результати розрахунку коефіцієнта Ксер № 1 2 Структура група сталей Значення коефіцієнта Кcер-10-6 Аустенітно-дуплексна Мартенситно-феритна З таблиці 1 видно, що значення коефіцієнта Ксер відрізняється для різних структурних груп сталей. Враховуючи складний характер залежностей між вхідними параметрами та механічними характеристиками [5] пропонується використовувати алгоритми штучних нейронних мереж [6], які слугуватимуть апроксиматорами межі текучості як нелінійної багатопараметричної функції комплексу параметрів твердості, питомого електричного опору та коефіцієнта теплопровідності в межах кожної структурної групи. Алгоритми нейронних мереж передбачають процедуру так званого "навчання" і тестування правильності навчання, для чого з усіх марок сталей було сформовано три окремих набори тренувальних та тестових даних: 1-й набір включає в себе аустенітні та дуплексні 12,30 15,45 Діапазон значень коефіцієнта Ксер.10-6 9,9-13,6 13,7-18,0 сталі, що входять до першої структурної групи (кількість марок для тренування мережі - 90, для тестування - 5); 2-й набір включає в себе феритні та мартенситні сталі, що входять до другої структурної групи (кількість марок для тренування мережі - 37, для тестування - 3); 3-й набір включає в себе сталі всіх типів структур (кількість марок для тренування мережі - 127, для тестування - 8). Числові дані восьми марок сталі, вибраних для тестування, не використовувались при навчанні і були невідомими для мережі - таким чином відбувалось моделювання процесу контролю. Для перевірки можливості здійснення винаходу було виконані дослідження, результати яких представлені в таблиці 2. 5 87240 6 Таблиця 2 Результати тестування натренованих нейронних мереж Сталь Набір даних 1-й 2-й 3-й 1 Дійсні значення 275 межі текучості Реальні виходи 271 нейронної мережі Реальні виходи нейронної мережі Реальні виходи 276 нейронної мережі 3 4 5 6 7 8 310 485 280 450 275 350 560 313 492 283 430 7,4 3,52 273 384 562 12,6 4,42 316 483 273 379 328 345 478 28,3 9,92 З таблиці 2 видно, що точність визначення межі текучості для окремих структурних груп в 2-3 рази вища за точність визначення в групі, яка включає всі типи структур. Аналіз результатів перевірки запропонованого способу на довідкових даних однозначно вказує на те, що запропонований спосіб визначення механічних характеристик сталей в межах груп із однаковою або схожою структурами дозволяє суттєво підвищити точність контролю. Таким чином, на реальних значеннях фізичних і механічних характеристик ряду конструкційних сталей підтверджена можливість здійснення запропонованого винаходу. Перелік посилань Комп’ютерна верстка А. Крижанівський Похибка тестування МПа % 2 1. Патент Росії №2051380 G01 N27/80. 2. Патент СРСР № 1260790 G 01N 25/02. 3. Патент. UA 75949 Україна, МІЖ G 01N 25/02. Спосіб неруйнівного контролю механічних характеристик сталей / Карпаш О.М., Карпаш М.О., Райтер П.М., Ващишак С.П. (Україна). - Опубл. 15.06.2006; Бюл. № 6, 2006. 4. http://www.matweb.com. 5. Карпаш М.О. Обґрунтування комплексного підходу до визначення фізико-механічних характеристик матеріалу металоконструкцій // Методи та прилади контролю якості. - 2004. - № 12. - С. 3033. 6. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильяме, 2006. - 1104 с. Підписне Тираж 28 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601