VALUE ELASTICITY ESTIMATION IN PENDULUM SURFACE PLASTIC DEFORMATION

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The elasticity of the hardened layer under pendulum surface plastic deformation is determined. Calculations are given using computer modeling Ansys 19.1 to estimate the influence of the main technological parameters and modes of pendulum SPD (Surface plastic deformation) by the amount of metal rate of upward gradient, which makes it possible to establish the actual amount of tension and ensure the accuracy of the diametrical dimensions of the hardened parts. The dependence of the elastic rise of the hardened layer on the physical and mechanical properties of the material is given.

Sobre autores

Semen Zaides

Irkutsk State Technical University

Email: zsa@istu.edu
doctor of technical sciences

Minh Ho

Autor responsável pela correspondência
Email: zsa@istu.edu

Bibliografia

  1. Суслов А.Г., Дальский А.М. Научные основы технологии машиностроения. М.: Машиностроение, 2002. 684 с.
  2. Вирт А.Э. Влияние силы деформирования при поверхностном пластическом деформировании на глубину упрочнения поверхностного слоя детали // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2021. № 1(115). С. 44-28.
  3. Демин В.А. Управление качеством заготовок, получаемых обработкой металлов давлением // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2018. № 3 (81). С. 3-9.
  4. Зайдес С.А., Хо Минь Куан. Способ поверхностно-пластического деформирования наружной поверхности детали в виде тела вращения / Пат. 2757643 RU. заявл. 04.02.2021; опубл. 19.10.2021.
  5. Зайдес С.А., Фам Ван Ань. Способ поверхностного пластического деформирования / Пат. 2707844 RU.; заявл. 26.02.2019; опубл. 29.11.2019.
  6. Zaides S.A., Ho Minh Quan, Mai Duc Nghia. Effect of the sector radius of a workpiece-deforming tool on the stress-strain state in the contact zone with a cylindrical surface / Polytech Jornal. 2021. Т. 25. № 6 (161).
  7. Лебедев В.А. Эффективные технологии поверхностного пластического деформирования и комбинированной обработки / под ред. А.В. Киричек. М.: Издательский дом «Спектр», 2014. 403 с.
  8. Суслов А.Г. Качество поверхностного слоя деталей машин. Москва: Машиностроение, 2000. 320 с.
  9. Saiaf Bin Rayhan, Md Mazedur Rahman. Modeling elastic properties of unidirectional composite materials using Ansys Material Designer // Procedia Structural Integrity. 2020. Vol. 28. P. 1892-1900.
  10. Басов К.А. Аnsys: справочник пользователя. М.: ДМК Пресс, 2005. 640 с.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

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».