Исследование механических характеристик металлов и сплавов

Для оценки случайной ошибки (погрешности) отдельных измерений определяют их отклонение от среднего в виде дисперсии по формуле (6):

(6)

или среднего квадратичного отклонения (стандартного отклонения):

(7)

Важной характеристикой точности измерений является также относительная величина среднего квадратичного отклонения - коэффициент вариации:

(8)

Все перечисленные характеристики ошибок измерений еще ничего не говорят о надежности полученных результатов. Наиболее точную оценку величины ошибок дает доверительный интервал или доверительные границы в сочетании с доверительной вероятностью.

Обозначим истинную величину измеряемого свойства через , погрешность ее измерения через , среднее арифметическое значение, которое мы получим по результатам испытаний, . Предположим теперь, что вероятность отличия от на величину, не большую чем , равна:

(9)

Вероятность называется доверительной вероятностью, а интервал значений от до доверительным интервалом.

Из анализа функции нормального распределения (см. рис. 2.1.) следует, что около 66% всех измеренных величин отклоняются от среднего значения менее чем на s, 95% - менее чем на 2s, а вероятность появления отклонения от среднего значения хна 3s уже пренебрежимо мала (0,003%). Поэтому доверительные границы погрешности измерения механических свойств при достаточном объеме выборки не превышают ±3s и чаще всего принимаются равными ±2s. Помимо доверительного интервала случайной погрешности результата измерения, по ГОСТ 8.207-76 должны быть вычислены доверительные границы неисключенной систематической погрешности. В практике механических испытаний это делается редко, поскольку считается, что неучтенные систематические ошибки переводятся в случайные.

Среднее значение свойства можно определять по разному числу измерений. Естественно, что среднее будет тем ближе к истинному значению определяемой величины, чем больше будет число замеров n. Однако практически увеличивать n невыгодно, и стремятся получить среднее с определенной точностью при мини­мальном n.

Один из методов определения достоверного среднего при минимальном n базируется на априорном задании возможного разброса х в пределах доверительного интервала.

Допустим для примера, что за достоверное среднее значение числа твердости мы нужным принять такую его величину, которая с доверительной вероятностью = 0,99 не будет отклоняться от больше чем на 50 МПа (последнюю величину выбирают, исходя из точности используемого метода). Определив по ряду измерений и постепенно увеличивая их число, с помощью специальных таблиц находим такое, при котором:

МПа

Если из предварительных экспериментов известны характеристики точности данного метода испытаний применительно к испытываемому материалу, то минимально необходимое число экспериментов можно определить априори по формуле:

(10)

где - число испытаний в предварительных опытах; Wm - разница между максимальным и минимальным значением результатов предварительных испытаний; Jp - задаваемое с вероятностью Р максималное допустимое отклонение среднего значения от истинного; Kw = [t (m - 1)] dm , где dm - коэффициент для оценки среднего квадратичного отклонения по числу измерений (дается в специальных таблицах). Таким образом, степень надежности определения по формуле (10) зависит в основном от числа предварительных испытаний.

Механические свойства часто используют в промышленности для оценки качества металлических материалов и изделий из них. В стандартах и технических условиях на многие изделия из металлов оговорены минимально допустимые (гарантируемые) значения тех или иных отдельных механических свойств или их совокупности. Поэтому при проверке качества таких изделий на заводе надо определять соответствующие свойства и следить за тем, чтобы минимальные их значения были не ниже требуемого уровня.

В связи с микро и макро - неоднородностью конструкционных материалов, колебаниями режимов технологии производства материалов и деталей машин, изменчивостью условий испытаний характеристики механических свойств образцов и элементов конструкций претерпевают заметное рассеяние. Степень этого рассеяния зависит как от природы конструкционного материала, так и от формы и размеров объектов испытаний. Таким образом, дисперсия характеристик механических свойств является внутренней объективной оценкой качества материала и элементов кострукций, а также стабильности технологии их произвоства

Повышение производительности и обеспечение надежности является одной из самых важных современных научных и инженерных проблем, предусматривает надлежащий учет рассения характеристик механических свойств на всех этапах разработки и производства конструкционных материалов, проектирования, изготовления и эксплуатации машин. Все это определяет необходимость вероятностных подходов к оценке свойств материалов, несущей способности ресурса конструкций, а также необходимость статистических методов планирования механических испытаний и анализа их результатов. Современный уровень развития вычислительной техники и соответствующего программного обеспечения в значительной мере способствует решению этих задач.

Методы планирования прямых механических испытаний и статистического анализа их результатов измерений при минимальном объеме испытаний с требуемой точностью дают возможность надежной оценки средних значений характеристик механических свойств и их дисперсий, обоснования вида функции распределения вероятностей и оценки ее параметров.

Применительно к косвенным испытания (испытания на усталость, ползучесть, длительную статическую прочность), указанные методы позволяют с заданной степенью точности и сстатистической надежности строить семейства кривых усталости, длительнсоти статической прочности и т.д. по параметру вероятности разрушения, также обосновать вид функции распределения вероятностей применительно к пределам выносливост, ползучести и длительной статической прочности.

Обоснование функций распределения вероятностей применительно к характеристикам прочности лементов конструкции и их нагруженности в процессе эксплуатации открывает широкие возможности для применения наиболее прогрессивных вероятностных методов расчета прочности и ресурса.

При выборе конструкционного материала, оптимизации технологии производства деталей необходимо базироваться не только на средних значениях и дисперсиях характеристик механических свойств, но и нах их взаимодействиях путем оценки квантильных значений. Для этого важным вопросом является методика построения доверительных интервалов для квантилей характеристик механических свойств

В настоящее время все статистические расчеты ведутся на компьютерах. В наиболее совершенных испытательных машинах со встроенными в них микропроцессорами эти расчеты ведутся автоматически параллельно с расчетом механических свойств по первичным результатам испытаний.

Методика экспресс-диагностики на базе процесса микровдавливания.

Сущность данной методики экспресс-диагностики заключается в статистической обработке данных, полученных посредством проведения измерения микротвердости поверхности контролируемого объекта. Схематично процесс диагностики показан на рисунке 1.

Принципиальная схема процесса диагностики методом микровдавливания

К сожалению, на данный момент этап проведения измерений не может быть автоматизирован, однако следует отметить, что процесс математической обработки результатов измерений полностью может быть автоматизирован, а этап оценки полученных данных частично.

Этап проведения измерений включает в себя подготовку поверхности контролируемого изделия, проведение измерений микротвердости в количестве необходимом для возможной их обработки методами математической статистики (на практике делается 100 и более измерений).

Математическая обработка данных включает в себя определение накопленных частостей в определенных диапазонах микротвердости.

Накопленная частость определяется по формуле:

где i - количество замеров с конкретным значением диапазона микротвердости, n - количество замеров в выборке.

Так при диагностике стыков труб печных змеевиков, выполненных из стали 15Х5М при нагрузке на индентор 10 г, определялись накопленные частости для следующих диапазонов микротвердости: 500-600, 600-700, 700-800, 800-900, 900-1000, 1000-1100,1100-1200, 1200-1300, 1300-1400, 1400-1500 МПа.

Далее для сталей возможна экспресс-оценка снижения долговечности по формуле:

где -снижение долговечности; -показатель в процессе эксплуатации, - показатель в исходном состоянии, W-накопленная частость в интервалах микротвердости 500-600,600-700,…, 1500-1600 МПа.

Для обработки данных измерений предлагается использовать двухпараметрический параметр Смирнова-Колмогорова - D.

С помощью этого критерия решается математико-статическая задача о тождественности генеральной совокупности F₀(H_M) (выборка замеров микротвердости, соответствующая исходному состоянию материала и исходной стадии поврежденности) и совокупностей, соответствующих состоянию поврежденности материала при его нагружении и возмущении F_П(H_M).

Проверка о тождественности F₀(H_M)?F_П(H_M), т.е. проверка нулевой гипотезы по критерию Колмогорова-Смирнова должна удовлетворять требованию

где - расчетное значение критерия

-критическое значение критерия

где б-уровень значимости б=0,1; 0,05; 0,01; 0,001. -двусторонний критерий.

Физически смысл представленной методики математической обработки можно описать так: точка перегиба зависимости D_расч=f(e) определяет границу уровня поврежденности в материале границу уровня поврежденности в материале, когда применение процесса микровдавливания для оценки степени деградации материала еще корректно. НДС элемента структуры отражает механизм накопления поврежденности в матрице. Размеры появившихся и развивающихся дефектов соизмеримы с размерами элементов структуры. За этой границей падение сопротивляемости разрушению матрицы будет определяться механизмом слияния микротрещин в субмикротрещины и их развитием в магистральную.

На основе практических испытаний было показано, что при превышении критического значения критерия при уровне значимости б=0,05 происходит резкая деградация прочностных свойств наиболее распространенных сталей нефтегазового сортамента (09Г2С, 17Г1СФ, Ст3сп). Что доказывает возможность применения метода микровдавливания как метода диагностики свойств материала.

2.2 Планирование прямых механических испытаний

К прямым механическим испытаниям - непосрдественному измерению характеристик механических свойств (ХМС) данного объекта (образца) относят, например, определение временного сопротивления или времени до разрушения при заданной амплитуде напряжения.

Косвенные испытания - расчетное или графическое определние ХМС по результатам прямых измерений используются для определния пределы выносливости, длительной статичской прочности и других характеристик.

Характеристики механических свойств подразделяются на кратковременные и долговременные.

Кратковременные ХМС - временное сопротивление, предел текучести, относительное удлинение и относительное сужение после разрушения, ударная вязкость, микротвердость.

Длительные ХМС - число циклов, время до появления трещины или до разрушения при статистическом и циклическом нагружениях

Все ХМС рассматривают как случайные величины, статистическое рассеяние которых обуславливается неоднородностью структуры каждого объекта испытаний, случайным ращличием структуры, химического состава и других свойств между объектами и т.д.

Правила отбора образцов для испытаний определяются целями испытаний. Совокупность значений ХМС, полученная в результате испытаний, рассматриваемая как выборка из генеральной совокупности. Генеральная совокупность - воображаемая совокупность значений ХМС, состоящая из бесконечно большого числа значений ХМС, каждое из которых из которых соответствует установленным правилам отбора образцов для испытаний. если задача испытаний - определние ХМС данной партии полуфабрикатов, то отбор испытаний для образцов ведут из данной партии (в результате беспристрасного отбора) и совокупность значений ХМС образцов, которые могли бы быть произведены из данной партии и других партий, полностью с ней не совпадающих, является генеральной. Если задача испытаний - определение ХМС некотороый марки металла, то отбор образцов (беспристрастный отбор) ведут из всех партий данной марки и совокупность значений ХМС образцов, которые могли быть выполнены из данной марки металла, является генеральной.

Рассеяние значений ХМС в пределах генеральной совокупности характеризуется законом распределения вероятностей (распределением ХМС). Распределение ХМС полностью описывается функцией распределения вероятности. При решении ряда инженерных задач часто ограничиваются некоторыми числовыми характеристиками распределения: математическим ожиданием, дисперсией, средним квадратическим отклонением, коэффициентом вариации, медианой, квантилем заданного уровня вероятности и т.д. (13)

Все характеристики генеральной совокупности являются не случайными (детерминированными) величинами, дающими полное и точное описание механических свойств бесконечно большого числа образцов воображаемой генеральной совокупности.

Всякая конечная совокупность образцов и отвечающая ей конечная совокупность значений ХМС рассматривается как выборка из генеральной совокупности. Состав конечной совокупности (выборки) является случайным и лишь с некоторой точностью отображает характеристики генеральной совокупности.

Задачи планирования и статистической обработки результатов механических испытаний состоят в оценивании значений параметров распределения ХМС в генеральной совокупности с заданной точностью. Оценивание проводят на основе конечно слвлкупности значений ХМС, измеренных при испытании конечного числа объектов

Для получения достоверных оценок параметров распределения ХМС в генеральной совокупности совокупность измеренных ХМС должна быть представительной. Представительность значений измеренных хМС означает, что соответствии с целями случайный отбор объектов испытаний, что число испытанных образцов отвечает требованиям точности оценивания.

Если объекты испытаний - образцы, вырезанные из краев ряда листов металла некоторой партии, то результаты измерений представляют собой случайную выборку, представительную для генеральной совокупности, соответствующей краям листов данной партии. На ее основе нельзя достоверно оценить параметры распределения ХМС в листах в целом.

Аналогично результаты измерений ХМС образцов из наиболее плохих по химическому составу партий металла некоторой марки образуют выборку, не представленную для марки в целом, а только для совокупности плохих по химическому составу партий данной марки.

Для оценивания параметров и числовых характеристик распределния ХМС используют стандартные параметрические и непараметрические статистические процедуры.

Непараметрические процедуры позволяют получить достоверные оценки для ограниченного набора характеристик: математического ожидания, дисперсии, коэффициента вариации. При использовании непараметрических процедур не делают никаких предположений о виде функции распределения ХМС.

Для получения достоверных оценок функции распределения или квантилей низкого уровня вероятности используют параметрические процедуры. При этом делают предположение о виде распределения ХМС. Вид распределения задают функцией распределения, содержащей ряд неизвестных параметров распределения, которые оцениваются по результатам измерений.

Полученные на основе параметрических процедур оценки существенно зависят от выбранного вида распределения ХМС (гипотетического распределния). Гипотетическое распределение должно по возможности более точно соответствовать истинному рапределению ХМС. При выборке гипотетического распределения учитывают природу рассеяния ХМС, а также соответствие этого распределения результатам данных и других аналогичных испытаний.

Поскольку оценивание параметров распределения ХМС проводят на основе случайной выборки значений ХМС, полученные данные являются случайными величинами, имеющими рассеяние относительного истинного значения. Точность оценки, т.е. близость к истинному значению, характеризуется шириной доверительного интервала: чем уже доверительный интервал, тем точнее оценка.

Частные генеральные совокупности значений ХМС, соответствующие отдельным партиям однотипных объектов, можно объединить в одну общую генеральную совокупность. На основе результатов измерения ХМС при испытании нескольких групп объектов из разных партий оценивают характеристики распределения ХМС в общей совокупности.

Выборку считают полной если все запланированные для испытания объекты доведены до критического состояния.

2.2 Твердость

Исследования показали, что наиболее представительными в отношении корреляции с состоянием структуры являются не абсолютные значения твердости, а некоторые их производные, в частности рассеяние или вариация результатов измерений, выполненных одинаковыми приборами в идентичных условиях. При наличии совокупности данных о твердости исследуемого материала и рассеянии ее значений по параметрам закона распределения, описывающего это рассеяние, можно судить о поврежденности структуры металла за счет реализации микропластических деформаций.

В работе приводятся результаты исследований, показывающих возможность проведения диагностирования материала на основе результатов измерения твердости методом Бринелля.

Испытания проводили на четырех образцах металла (стали 17Г1С) из газопроводов, выполненных из прямошовных труб диаметром 1220 мм и толщиной стенки 12,0 мм (табл. 2.1). При их отборе исходили из необходимости получения материала с различными механическими свойствами, разной поврежденностью, что в совокупности прогнозировали по градации коэрцитивной силы.

Твердость металла по Бринеллю непосредственно на трубах определяли с помощью прибора УЗИТ-2М, на образцах - с использованием прибора ТБП-5013.

Из образцов 3 и 4 изготавливали шлифы для определения микротвердости с помощью прибора ПМТ-3. Результаты испытаний приведены в табл. 2.2.

Испытания на растяжение (табл. 2.3), выполненные согласно ГОСТ 10006-80 и ГОСТ 1497-84, показали, что металл образцов соответствует требованиям технических условий (ТУ) на трубы. Однако если у образцов 2 и 3 пределы прочности и текучести превышают граничное минимальное значение ненамного, то у образцов 1 и 4 - существенно (до 45% от требуемого).

Таблица 2.1 - Характеристики металла образцов труб для испытаний

Таблица 2.2 - Микротвердость металла образцов 3 и 4 (прибор ПМТ-3)

Относительное удлинение образцов имеет гораздо меньший разброс. Образцы 1 и 2 соответствуют требованиям технических условий, а образцы 3 и 4 не проходят по данным критериям, их значения меньше требуемого ТУ на 5 и 10% соответственно. В качестве эталона по механическим свойствам принят образец 1, изготовленный из труб резервного запаса, не бывших в эксплуатации. Он имеет высокие прочностные показатели при достаточной пластичности. Наиболее поврежденным оказался образец 4, который характеризуется самой высокой прочностью и недостаточными пластическими свойствами, что может быть объяснено его упрочнением при определенных условиях эксплуатации. Данный образец взят с места аварии от трубы, которая не имела явных признаков коррозионного воздействия, а причина аварии не была связана с коррозионным растрескиванием под напряжением. По косвенным признакам установлено, что данный участок газопровода мог подвергаться действию упругопластических или пластических деформаций за счет изгиба оси, вследствие чего и произошло изменение механических свойств и хрупкое разрушение металла.

Испытания проводили следующим образом. Плоские образцы подвергали растяжению, увеличивая нагрузку с шагом 20 МПа до предела упругости и затем уменьшая в обратном порядке. На каждом шаге испытаний измеряли по 10 чисел твердости с помощью твердомера УЗИТ-2М, имеющего отклонение среднего числа твердости из пяти замеров от величины образцовой меры твердости не более ±10 единиц. Данный прибор предназначен для измерения твердости по Бринеллю. Вместе с тем он определяет условную твердость, приближенную к микротвердости, так как принцип его действия основан на измерении площади контакта алмазной пирамиды Виккерса при небольшом усилии вдавливания (около 15 Н).

Пробы на твердость делали в центре образца, который предварительно механически полировали для устранения разброса показаний за счет шероховатости поверхности.

Обработку многократных замеров твердости вели с применением математической статистики. Для наглядности выборочную совокупность (выборку) данных представляли графически - в виде гистограммы или полигона распределения дискретной случайной величины (СВ). Для оценки характеристик статистического ряда использовали математическое ожидание, дисперсию, среднеквадратичное отклонение, моду и медиану случайной величины, для выбора аппроксимирующей функции - коэффициент асимметрии и эксцесс рассеяния случайной величины.

Проведенные испытания позволили получить следующие результаты. Средние значения чисел твердости, рассчитанные для каждого образца, отличаются ненамного (323, 311 и 294,5 для образцов 1,3 и 4 соответственно), за исключением образца 2, для которого это число существенно меньше. Интервалы чисел твердости для образцов 1 - 4 различны: наименьшая вариация наблюдается у образца 4-76 единиц, наибольшая - у образца 5 - 159 единиц. Причем минимальные измеренные значения твердости зависят от свойств материала, в то время как максимальные ограничены 374 единицами твердости, т.е. максимальным пределом измерений прибора УЗИТ-2М.

Установлена следующая взаимосвязь прочностных характеристик материала с твердостью: с увеличением прочности положение интервалов твердости на числовой оси смещается в область больших значений, что свойственно и для минимальных величин твердости (рис. 2.3).

Для выборки данных по каждому образцу построены полигоны распределения случайной величины (рис. 2.4), по которым рассчитаны соответствующие характеристики статистических рядов (табл. 2.4.).

Испытанные образцы имели разные показатели пластических свойств. Значения относительного удлинения (%) расположились в порядке убывания в следующей последовательности для образцов 1 - 4: 21 (1), 20 (2), 19 (4), 18 (3). Данная последовательность вполне объяснима. Образец 1 не был в эксплуатации, а поэтому имеет самые высокие показатели пластичности. Пластичность образца 2 достаточно велика, вероятнее всего, за счет нормализации или из-за отсутствия необходимого количества легирующих компонентов. Остальные образцы не достигли регламентируемого 20-процентного порога по относительному удлинению. У образца 4 с места аварии, имеющего изначально высокую прочность, пластичность могла уменьшиться при эксплуатации за счет действия деформационного старения, что и привело к разрушению.

Анализ полученных данных позволяет заключить следующее. Форма кривых статистических распределений, характеризуемых эксцессом и асимметрией, зависит от степени пластических свойств образцов. Образцы 1 и 2 имеют положительные эксцессы, принимающие значения 0,44 и 0,57 соответственно, а образцы 3 - 4 - отрицательные. Это свидетельствует о том, что достаточная пластичность образцов характеризуется распределением более островершинным, чем нормальное, а малая пластичность, наоборот, плосковершинным. Эта закономерность объясняется следующим образом. Номинальная пластичность обусловлена равномерной мелкодисперсной структурой материала, при этом разброс твердости невелик, а основная часть выборки группируется вокруг математического ожидания твердости, которое, вероятнее всего, контролирует фактическую прочность данного материала. Уменьшение пластичности может быть связано с появлением в структуре неоднородности, т.е. структурных составляющих, отличающихся по механическим свойствам, в том числе и по твердости. За счет этого на границах субзерен, зерен и т.п. образуется существенный градиент свойств, который приводит к появлению внутренних напряжений, а при приложении внешней нагрузки - к нарушениям сплошности, которые существенно ограничивают пластичность и ускоряют хрупкое разрушение.

Относительное удлинение после разрыва для испытанных образцов зависит также от математического ожидания распределений твердости и более явно - от производной этой величины - дисперсии (рис 2.5.). Следовательно, чем больше дисперсия (математическое ожидание) статистического распределения твердости, тем меньше пластичность данного материала. По сути эта величина характеризует также вариацию измеренных значений твердости (квадрата отклонения) от их математического ожидания: чем компактнее распределение твердости, тем больше вероятность высоких пластических свойств материала и наоборот.

В ходе испытаний было установлено влияние механических напряжений, возникающих в материале при приложении нагрузки, на показания твердости. Установлено, что информативным параметром, характеризующим величину прикладываемой нагрузки, также является дисперсия. На рис. 2.6. представлены зависимости дисперсии распределений твердости от величины приложенной к образцам нагрузки, полученные на каждом шаге испытаний: 1 и 2 - увеличение и уменьшение нагрузки, 3 - среднее значение. Из полученных данных следует, что для эталонного образца 1 во всем интервале прикладываемых нагрузок дисперсия не превышает величины 400 единиц (см. рис. 2.6, а). Образец 2, имеющий в начале нагружения такой же порядок значений дисперсии (см. рис. 2.6, б), при нагрузке уже в 30 - 40 кН (120 - 160 МПа) характеризуется существенным увеличением дисперсии, что связано с таким состоянием структуры, которое не способно противостоять данной величине нагрузки. Другими словами, материал начинает изменять свои свойства уже при напряжениях, не превышающих 40% от номинального предела текучести для данной марки стали.

Это состояние могло бы быть объяснено появлением необратимых нарушений сплошности материала (линий скольжения, микротрещин и т.п.), что приводит к увеличению вариации твердости за счет локального снижения показаний в микродефектах. Однако при пошаговом снятии нагрузки величина дисперсии твердости возвращается к исходному интервалу, несколько увеличив среднее значение. Это означает, что нарушения в структуре возникают на дислокационном уровне: увеличивается число дислокаций, формируется упорядоченная дислокационная структура с появлением мест концентрации дислокаций. Данная перестройка вызывает изменение твердости, однако не переходит за границы зерен и неустранимой деформации не происходит. Некоторые последствия все же фиксируются, о чем говорит повышение дисперсии при снижении нагрузки после достижения некоторого порогового для данного материала значения напряжений.

Образец 3, имеющий недостаточную пластичность, уже в начале приложения растягивающей нагрузки (см. рис. 2.6, в) и далее по мере ее нарастания характеризуется периодическими вариациями дисперсии твердости до 1500-2500 единиц. Несмотря на это, при уменьшении нагрузки дисперсия не превысила 500 единиц. Интересно поведение образца 4 (см. рис. 2.6, г). С начала испытаний его дисперсия твердости превышала 500 единиц, а после достижения напряжениями величины 220 МПа она возросла до 1500 единиц и при уменьшении нагрузки установилась на значении 1000 единиц.

Таким образом, установлено, что механические напряжения, возникающие в материале при приложении нагрузки, влияют на показания твердости. Информативной величиной, характеризующей величину прикладываемой нагрузки, является дисперсия твердости.

Выводы

Анализ полученных данных в ходе исследования позволяет заключить Форма кривых статистических распределений, характеризуемых эксцессом и асимметрией, зависит от степени пластических свойств образцов. Об-разцы 1 и 2 имеют положительные эксцессы, а образцы 3 - 4 - отрицательные. Это свидетельствует о том, что достаточная пластичность образцов характеризуется распределением более островершинным, чем нормальное, а малая пластичность, наоборот, плосковершинным.

Выявлено, что структурные изменения, происходящие в металле под действием нагрузки, можно оценить по статистическим показателям вариационного ряда, являющегося результатом многократных измерений твердости в локальных областях металла. Увеличение интервала, стандартной ошибки, среднеквадратического отклонения, дисперсии связано со снижением твердости наименее прочных фаз, увеличением твердости прочных участков или совместным действием этих явлений. Анализ изменения моды, медианы, коэффициента асимметрии и эксцесса рассеяния позволяет характеризовать процессы, доминирующие в металле при нагружении металла - упрочнение или разупрочнение.

Установлено, что механические напряжения, возникающие в материале при приложении нагрузки, влияют на показания твердости. Информативной величиной, характеризующей величину прикладываемой нагрузки, является дисперсия твердости.

По ее величине можно отслеживать свойства материала при изменении нагрузки.

твердость бринелль роквелл оборудование

Список литературы

1. Золоторевский В.С. - Механические свойства металлов М.: Металлургия, 1983. 352 с.

2. Мальков О.В., Литвиненко А.В. - Измерение твердости металлов М.:, 1992. 97 с.

3. Булычев С.И., Алехин В.П. - Испытание материалов непрерывным вдавливанием индентора. - М.: Машиностроение, 1990. - 224 с.

4. В.И. Мощенок, - Наноиндетирование и нанотвердость материалов, удк 620.178.151.6. Статья, 2007.

5. Лебедев А.А, Музыка Н.Р., Волчек Н.Л / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2003.Т.69. №12.С. 49-51

6. ГОСТ 10704-91 Трубы стальные электросварные

7. С.И. Булычев, В.П. Алехин. Испытание материалов непрерывным вдавливанием индентора.-М.: Машиностроение, 1990-224 с..ил.

8. ГОСТ 9450-76 «Измерение микротвердости вдавливанием алмазных наконечников»

9. Зорин Е.Е. Разработка основ прогнозирования работоспособности сварных трубопроводов. Диссертация доктора технических наук, ГАНГ им. И.М. Губкина, 1993 г.

10. М.Н. Степнов, А.В. Шаврин - Статистические методы обработки результатов механических импытаний - М., Машиностроение, 2005. - 28 с

11. Колмогоров В.Л. - Напряжения, деформации, разрушение. - М., Металлургия, 1970. - 229 с.

12. Методы исследования материалов / Тушинский Л.И., Плохов А.В., Токарев А.О. и др. - М: Мир, 2004. - 161 с

13. Агамиров Л.В, - Метолы статистического анализа механических испытаний.-М: Машиностроение, 2004 - 128 с.

Размещено на Allbest.ru