ПРИМЕНЕНИЕ ЛИНЕЙНЫХ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТВЕРДОСТИ ТЕРМООБРАБОТАННЫХ СТАЛЕЙ ПО СТАТИЧЕСКИМ МАГНИТНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается применение линейных регрессионных моделей для оценки твердости термообработанных сталей на основе их статических магнитных характеристик. Исходными данными служили заранее измеренные параметры петель магнитного гистерезиса и значения твердости. Анализ проводился отдельно для сталей после отпуска и после закалки, что позволило оценить влияние термообработки на точность предсказаний. Рассматривались различные варианты линейных моделей, определение их эффективности осуществлялось путем сравнения коэффициентов детерминации. Полученные результаты подтверждают применимость регрессионного подхода для оценки твердости по магнитным характеристикам и выявляют методику выбора наиболее информативных параметров

Об авторах

Андрей Александрович Беспрозванный

Институт физики металлов имени М.Н. Михеева УрО РАН

Email: abes67@bk.ru
Россия, 620108 Екатеринбург, ул. Софьи Ковалевской, 18

Данила Григорьевич Ксенофонтов

Институт физики металлов имени М.Н. Михеева УрО РАН

Email: ksenofontov@imp.uran.ru

Младший научный сотрудник 

Россия, 620108, Екатеринбург, ул. Софьи Ковалевской, 18

Ольга Николаевна Василенко

Институт физики металлов имени М.Н. Михеева УрО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: vasilenko@imp.uran.ru
Россия, 620108 Екатеринбург, ул. С. Ковалевской, 18

Список литературы

  1. Вонсовский С. В., Михеев М. Н. Магнитный структурный анализ // Заводская лаборатория. 1957. № 10. С. 1221—1226.
  2. Sheng H., Wang P., Tang C. Predicting Mechanical Properties of Cold-Rolled Steel Strips Using Micro-Magnetic NDT Technologies // Materials. 2022. V. 15. No. 6. P. 2151.
  3. Ankener W., Böttger D., Smaga M., Gabi Y., Strass B., Wolter B., Beck T. Micromagnetic and Microstructural Characterization of Ferromagnetic Steels in Different Heat Treatment Conditions // Sensors. 2022. V. 22. No. 12. P. 4428.
  4. Xing Z. et al. Micromagnetic and Robust Evaluation of Surface Hardness in Cr12MoV Steel Considering Repeatability of the Instrument // Sensors. MDPI. 2023. V. 23. No. 3. P. 1273.
  5. Wolter B., Gabi Y., Conrad C. Nondestructive Testing with 3MA—An Overview of Principles and Applications // Applied Sciences. 2019. V. 9. No. 6. P. 1068.
  6. Бида Г.В., Сташков А.Н. Комплексное использование магнитных свойств сталей при неразрушающем контроле качества термообработанных деталей // Дефектоскопия. 2003. № 4. С. 66—74.
  7. IEC 60404–4:1995/AMD2-2008 Amendment 2 — Magnetic materials — Part 4: Methods of measurement of d.c. magnetic properties of magnetically soft materials.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».