Stochastic optimization during preparation of the basis for the coating

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Surface preparation for coating involves the creation of a certain roughness of the substrate. This is necessary to ensure proper adhesion. Substrate processing generates a surface microrelief, that increases the substrate surface and the adhesion strength. A high unit cost of some coatings materials substantially limits its thickness. In this case, the main criterion is the cost of the coating layer volume, including the material in the scratches of the substrate. The formulation of the problem of substrate machining operations optimization to maximize the area of the contact with the coating and minimal consumption of materials, taking into account the stochastic characteristics of the tool geometry is described in the paper. The described method allows on the design stage to optimize substrate technological machining operations to maximize the area of contact with the coating and the minimum consumption of materials, taking into account the stochastic characteristics of the tool geometry.

About the authors

S. L. Leonov

Email: sergey_and_nady@mail.ru
D.Sc. (Engineering), Professor, I.I. Polzunov Altai state technical university, e-mail: sergey_and_nady@mail.ru

E. Yu. Tatarkin

Email: etatarkin@mail.ru
D.Sc. (Engineering), Professor, I.I. Polzunov Altai state technical university, e-mail: etatarkin@mail.ru

R. A. Anzyryaev

Email: kubonit@mail.ru
Post-graduate Student, I.I. Polzunov Altai state technical university, e-mail: kubonit@mail.ru

References

  1. Леонов С.Л., Зиновьев А.Т. Основы создания имитационных технологий прецизионного формообразования. – Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2006. – 198 с.2. Ситников А.А. Технологическое обеспечение точности изготовления деталей с покрытиями. – Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2004. – 198 с.3. Дунин-Барковский И.В., Карташова А.Н. Измерение и анализ шероховатости, волнистости и некруглости поверхности. – М.: Машиностроение, 1978. – 232 с.4. Жуков Ю.Н., Черепанов А.В. Выбор критерия обрабатываемости лезвийным инструментом композиционной керамики // Конструирование и технология изготовления машин: сб. тр. УГТУ-УПИ. – Екатеринбург, 1995. – С. 124.5. Клименко С.А. Технологическое обеспечение шероховатости поверхности наплавленных деталей точением СТМ // Технологическое обеспечение повышения качества и долговечности деталей машин и механизмов: сб. науч. тр. – Брянск, 1984. – С. 89–92.6. Кулагин С.П., Леонов С.Л. Моделирование формирования микрорельефа напыленных покрытий при шлифовании // Отделочно-чистовые методы обработки и инструменты автоматизированных производств: межвуз. сб. – Барнаул, 1989. – С. 98–103.7. Соколов И.К., Еремичев А.Н. Влияние способа подготовки напыленной поверхности на прочность сцепления газо-термического покрытия с основой // Порошковая металлургия. – 1993. – № 2. – С. 13–15.8. Татаркин Е.Ю. Точность обработки с позиций системного анализа // Отделочно-чистовые методы обработки и инструменты автоматизированных производств: межвуз. сб. / Алт. политехн. ин-т. – Барнаул, 1989. – С. 83–90.9. Татаркин Е.Ю., Федорова Н.П., Ситников А.А. Определение межоперационных размеров при изготовлении деталей с покрытиями // Сварочное производство. – 1991. – № 12. – С. 5–6.10. Эрманттраут М.М. О расчете равномерности напыленных покрытий // Сварочное производство. – 1971. – № 3. – С. 35–37.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».