 |
Учёные научились «читать» историю обработки деталей по их поверхности

Специалисты Тольяттинского государственного университета (ТГУ) и Национального исследовательского университета (НИУ) «МИЭТ» предложили метод, позволяющий по микрорельефу поверхности детали точно определять технологический маршрут её изготовления. Разработка помогает инженерам выявлять скрытые технологические отклонения, невидимые для стандартных измерительных приборов, и предотвращать преждевременные поломки ответственных узлов в авиации и машиностроении. Стандартные заводские приборы зачастую измеряют лишь усреднённую шероховатость поверхности (Ra), сводя сложный рельеф к одному числу. Однако две детали с одинаковой шероховатостью могут иметь совершенно разный микропрофиль и существенно различаться по долговечности. Предложенная методика использует непрерывное вейвлет-преобразование – математический аппарат, раскладывающий профиль поверхности одновременно по пространственным координатам и масштабам (периодам неровностей). Это даёт возможность обнаружить следы предшествующих этапов механической обработки, которые обычно маскируются финишными операциями. Наглядность подхода подтвердил эксперимент: две детали из нержавеющей стали 12Х18Н10Т после разных технологических цепочек показали абсолютно одинаковую нормативную шероховатость Ra=0,22 мкм. Традиционный технический контроль признаёт их идентичными. Однако предложенный метод выявил, что показатель скрытой нерегулярности микрорельефа одной из деталей в 20 раз выше: под сглаженным верхним слоем сохранились выраженные следы грубого чернового точения. Поскольку сталь 12Х18Н10Т склонна к интенсивному деформационному упрочнению (наклёпу), такие скрытые концентраторы напрямую влияют на усталостную прочность и износостойкость изделия. – Привычные параметры шероховатости остаются основой контроля качества, но они дают лишь усреднённую картину. Предложенный метод показывает, где именно и насколько сильно проявляются скрытые структуры на поверхности, – поясняет один из авторов исследования, доктор технических наук Павел Мельников из ТГУ. – Инженер получает возможность увидеть следы предыдущего этапа обработки, даже если финишная обработка сделала деталь внешне идеальной. Алгоритм оптимизирован для практического применения: расчёт скалограммы и извлечение признаков одного профиля занимают менее 0,5 секунды. Это позволит интегрировать метод в автоматизированные линии контроля прямо в производственном цехе. Детали будут проходить быструю проверку на «технологическую чистоту», что гарантирует соответствие заявленному технологическому процессу и снижает риск брака критически важных компонентов двигателей и механизмов. Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда. Статья о нём опубликована в журнале Metals (MDPI). Это ежемесячный рецензируемый научный журнал открытого доступа, освещающий соответствующие научные исследования и технологические разработки.
Контактное лицо: Ольга Колпашникова
Компания: ТГУ
Добавлен: 22:48, 01.10.2026
Количество просмотров: 320
Страна: Россия
| «НЭК ТЕХ» обучает специалистов электросетевой компании Екатеринбурга, ООО "НЭК ТЕХ", 20:24, 07.10.2026, Россия266 |
| В рамках программы обучения специалистов энергокомпаний работе с приборами учёта электроэнергии «НАРТИС», специалисты компании-разработчика «НЭК ТЕХ» (входит в Группу «НЭК») проводят обучение сотрудников электросетевой компании Свердловской области ООО «Энергошаля». |
| СберЛизинг обработал более 36 тысяч заявок с помощью ИИ-модели, СберЛизинг, 20:24, 07.10.2026, Россия271 |  |
| СберЛизинг подвёл первые итоги работы ИИ-модели подбора оптимального поставщика предметов лизинга. Решение запустили в эксплуатацию в третьем квартале 2025 года. За первый год с использованием ИИ-модели обработано более 36 тысяч заявок, а финансовый эффект только за 2025 год превысил 25 млн рублей. |
| Пятая студенческая кибербитва Innostage расширяет границы, Innostage, 20:21, 07.10.2026, Россия299 |  |
| С 29 по 31 октября 2026 года в Казани на площадке Международного форума Kazan Digital Week – 2026 состоится финал юбилейной Всероссийской студенческой кибербитвы (ВСКБ). Студенты российских вузов, а также ветераны СВО вновь испытают свои силы в открытом соревновании по практической кибербезопасности. |
|
 |