Фрактальные методы анализа параметров объектов диагностики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.13, кандидат наук Ихлазов, Сайдбек Зугумович

• Ихлазов, Сайдбек Зугумович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Ихлазов, Сайдбек Зугумович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩЕГО ПОЛОЖЕНИЯ В ОБЛАСТИ ИЗУЧЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Классификация методов неразрушающего контроля

1.2 Актуальность технической диагностики и общие моменты

1.2.1 Основные этапы технической диагностики

1.3 Акустический шум

1.4 Анализ уровня вибрации

1.5 Анализ ударных импульсов

1.6 Частотный анализ

1.6.1 Особенности использования частотного анализа в основных методах мониторинга и диагностики

1.7 Шероховатость

1.7.1 Текстура поверхности

1.7.2 Многообразие параметров шероховатости

1.7.3 Стандартизация шероховатости в России

1.7.4 Стандарты ИСО

1.8 Выбор и назначение параметров шероховатости поверхности

1.8.1 Амплитудные параметры

1.8.2 Шаговые параметры

1.8.3 Гибридные параметры

1.9 Классификация приборов для измерения текстуры поверхности

1.10 Способы измерения шероховатости поверхности

1.10.1 Сравнительный бесконтактный метод

1.10.2 Бесконтактный оптический метод

1.10.3 Контактный (щуповой) метод

1.10.4 Измерение шероховатости методом слепков

1.11 Постановка задач и предложение направления возможного решения

1.12 Выводы по главе 1

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Введение во фракталы

2.2 Методы определения фрактальной размерности объектов

2.3 Описание модифицированного метода определения фрактальной клеточной размерности сигнала

2.4 Фрактальная клеточная размерность у фрактальных и случайных стационарных сигналов

2.5 Исследование влияния амплитуды сигнала на величину значения фрактальной клеточной размерности

2.6 Выводы по главе 2

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ВИБРАЦИОННОГО СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТА

3.1 Комплексный диагностический показатель

3.2 Методика анализа вибрационного состояния объекта и ее апробация на авиационном двигателе

3.2.1 Анализ полученных данных

3.2.2 Классификация вибросигналов по параметру Q

3.3 Выводы по главе 3

ГЛАВА 4. АНАЛИЗ ШЕРОХОВАТОСТИ ПОВЕРХНОСТИ

4.1 Общие вопросы анализа уровня шероховатости поверхности

4.2 Методика анализа шероховатого слоя поверхности объекта и ее апробация на запечатываемых материалах

4.3 Выводы по главе 4

ГЛАВА 5. ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СИГНАЛОВ С ОБЪЕКТОВ ДИАГНОСТИКИ

5.1 Программа «Фрактальный анализатор сигналов»

5.2 Описание алгоритма работы программы

5.3 Выводы по главе 5

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

ПРИЛОЖЕНИЕ 4

ПРИЛОЖЕНИЕ 5

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Фрактальные методы анализа параметров объектов диагностики»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность данной диссертационной работы обусловлена следующими причинами.

Проблема контроля состояния технических объектов в процессе их функционирования наиболее остро встала в связи с переходом от концепции «планово-предупредительного обслуживания» к концепции «обслуживание по состоянию». Возникла необходимость постоянного объективного мониторинга текущего состояния объекта и, как следствие, ужесточения требований к системам контроля и диагностики.

При современном развитии технологий в области технической диагностики происходит появление все большего числа специфичных параметров, нахождение которых может оказаться весьма затруднительным, а вследствие различия отечественных и иностранных стандартов эта процедура может оказаться и недоступной.

Также остро, стоит проблема автоматизации процессов диагностики и измерений параметров объектов диагностики на производстве. Сведение к минимуму ручного труда, приводит к значительному сокращению затрат при выпуске продукции, этому способствует использование параметров, дающих полную объективную оценку интересующих свойств объекта исследования, поэтому нахождение комплексных параметров, дающих полное объективное представление об интересующих параметрах объекта диагностики, является одной из приоритетных задач прикладной науки.

Немаловажную роль играет повышение объективности в оценке информативных параметров. Зачастую, процесс диагностики интересующих параметров сводится к нахождению нескольких стандартных величин и субъективного решения специалиста, либо ограничением используемых параметров. Так, например, для измерения степени шероховатости

поверхности, различными стандартами, определено около 100 параметров, в России, по стандарту, используется 6 параметров, из которых наиболее рекомендуемым является всего один, среднеарифметическое отклонение профиля Яа, который отражает некоторую степень шероховатости, не учитывая шаговые параметры поверхности, гибридные параметры и степень извилистости. Таким образом, при конструировании, или описании тех. процесса специалисты руководствуются ограниченным стандартным параметром, а при реальной оценке измеряют несколько параметров, прописанных в одном, из множества, стандарте, и принимают окончательное решение о ровности, или неровности материала, используя экспертную оценку или собственный опыт.

В настоящее время основным источником информации о состоянии объектов диагностики являются временные ряды наблюдений, на основе которых затем определяются различные характеристики (спектральная, корреляционная, вероятностная) процесса.

Все эти ряды обычно порождаются сложными нелинейными системами, описание которых в виде дифференциальных уравнений или дискретных отображений обычно связано с большими трудностями. Однако надежно установлено, что такие ряды, как правило, являются фракталами. Это означает, что, несмотря на крайнюю нерегулярность, характер их поведения остается неизменным на всех масштабах, вплоть до минимального. Другими словами, с точностью до масштабного фактора, такие ряды на разных масштабах выглядят примерно одинаково [1].

Например, все поверхности твердых тел как естественные, так и технические имеют неровности различной формы и размеров. Совокупность неровностей, рассматриваемых на ограниченном по площади участке поверхности, называют шероховатостью [2]. Неровности различных масштабов образуют иерархическую многоуровневую геометрическую

структуру. На крупных неровностях располагаются меньшие по размерам неровности, на последних - еще меньшие и т.д. Согласно современным представлениям, шероховатый слой поверхностей твердых тел может состоять из бесконечного числа подобных уровней. При этом неровности различных размерных уровней могут быть подобными по своим геометрическим свойствам. Такие поверхности называют фрактальными [3].

Основной характеристикой фрактальных поверхностей является их фрактальная размерность, которая описывает развитость шероховатого слоя. Фрактальная размерность имеет простую геометрическую интерпретацию, показывая, насколько фрактальный объект заполняет пространство, в котором он определен. Так, значение фрактальной размерности профиля поверхности изменяется от 1 до 2. Идеально прямой профиль имеет размерность 1. Профиль, полностью заполняющий плоскость, на которой он определен, имеет размерность, равную 2. По аналогии объясняется и фрактальная размерность поверхности. Абсолютно ровная поверхость имеет фрактальную размерность равную 2, а полностью заполняющая объем шероховатого слоя - 3. Промежуточные значения - от 1 до 2 для профилей и от 2 до 3 для поверхностей соответствуют разной степени заполнения ими плоскости или объема соответственно.

Основным свойством фрактальных поверхностей является независимость их нормированных геометрических и статистических свойств от масштаба. Это означает, что при соответствующем нормировании, результаты измерений параметров фрактальной поверхности, проведенные в одном из масштабных уровней, распространяются на любой другой ее размерный уровень. Например, измерения, проведенные на профилометре в микрометровом диапазоне высот неровностей, после деления на масштабный коэффициент можно применять для описания неровностей вплоть до молекулярных размеров. Это свойство позволяет упростить решение многих задач в области контактной механики, электро- и теплопроводности стыков,

исследования процессов изнашивания, коррозии, адсорбции, отражения электромагнитных волн и многих других научных и практических приложениях [1].

Для определения фрактальной размерности используют различные методы. В общем случае, сущность этих методов заключается в определении некоторого характеристического параметра, по изменению значений которого на различных размерных уровнях шероховатой поверхности судят о фрактальной размерности.

Таким образом, для объективного достоверного анализа объектов диагностики по фрактальным временным рядам требуется применение адекватных (фрактальных) алгоритмов обработки информативных сигналов.

Изучение фракталов и их свойств раскрывают работы таких ученых, как Б. Мандельброт (В. Mandelbrot), X. Херст (Н. Hurst), Э. Лоренц (Е. Lorenz), Е. Федер (Е. Feder), A.B. Данилец, В.Д. Борисов, Г.С. Садовый, A.A. Потапов (Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН). Вопросы, связанные с фрактальным анализом сложных сигналов, активно разрабатываются профессором Ю.Н. КликушинЫм и доцентом В.Ю. Кобенко в лаборатории «Идентификационные измерения сигналов» в ОмГТУ, в работах которых была высказана и обоснована идея возможности построения порядковых идентификационных шкал для распределений мгновенных значений сигналов. Проблемы диагностики и неразрушающего контроля так же активно развиваются в работах Ю.М. Вешкурцева, В.Н. Костюкова, В.Ю. Тэтэра. В области диагностики поверхности материалов работают такие ученые, как Т.Р. Томас (T.R. Thomas), М.И. Кулак, В.И. Бобров, А.Г. Варепо.

Однако, для эффективного применения фрактальных методов анализа сигналов, требуется учитывать специфические свойства конкретных объектов диагностики. Представленная работа развивает исследования

практического применения методов фрактального анализа в области вибродиагностики и оценки уровня шероховатости поверхностей материалов.

Объектами исследования выступают: 1) авиационный двигатель, проходящий полетные испытания и 2) запечатываемый материал (бумага, картон и т.п).

Предметом исследования является метод определения фрактальной клеточной размерности сигнала.

Цель диссертационной работы: разработка методов анализа параметров объектов диагностики, основанных на их фрактальных свойствах, и позволяющих расширить диапазон идентификации состояния объекта.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:

1. Модификация метода фрактальной клеточной размерности для применения его к анализу информативных сигналов с объектов диагностики, и выявление диагностических свойств модифицированного метода;

2. Разработка методики анализа вибрационного состояния двигателя;

3. Разработка методики анализа состояния неровного слоя поверхности материала;

4. Разработка программного обеспечения для анализа информативных сигналов с объектов диагностики с использованием модифицированного фрактального метода клеточной размерности. Методы исследований. При выполнении исследований применялся

комплексный подход, основанный на методах теории фракталов, цифровой обработки сигналов, математической статистики, статистического моделирования и теории вероятности. Обработка экспериментальных данных осуществлялась на ПК с помощью программного обеспечения, реализованного в среде программирования Lab VIEW, некоторые расчеты и графики реализованы с помощью электронных таблиц.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Модифицированный метод нахождения фрактальной клеточной размерности информативного сигнала с объекта диагностики;

2. Результаты применения метода фрактального анализа, отражающие расширение диапазона идентификации состояния объектов диагностики, в частности авиационного двигателя и запечатываемого материала;

3. Программное обеспечение и алгоритмы обработки информативных сигналов с объектов диагностики, реализующие разработанный модифицированный метод фрактальной клеточной размерности и позволяющие определить текущее состояние объекта диагностики. Научная новизна. В процессе исследования получены следующие

научные результаты:

1. Модифицированный метод нахождения фрактальной клеточной размерности информативного сигнала, позволивший расширить диапазон идентификации состояния объектов диагностики;

2. Результаты диагностики вибрационного состояния объекта, которые демонстрируют расширение диапазона идентифицируемых состояний (увеличение количества диагностических классов) авиационного двигателя, а следовательно, позволяют производить более раннее обнаружение выхода вибрационных параметров за пределы нормы и своевременно принимать оптимальное решение о возможности дальнейшей эксплуатации объекта;

3. Результаты диагностики уровня шероховатости поверхности объекта, которые демонстрируют расширение диапазона идентификации неровного слоя поверхности запечатываемого материала и, как следствие, увеличение количества диагностических классов исследуемого объекта.

Практическая ценность работы подтверждается следующими достижениями:

1. Разработана методика применения метода определения фрактальной клеточной размерности для решения задач по объективной и комплексной оценке качества поверхности материалов, которая была испытана и внедрена в работу исследовательской лаборатории Томского политехнического университета Физико-технического института «Центр измерения свойств материалов»;

2. Результаты работы были использованы при выполнении следующих тем:

• ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2013 годы» государственный контракт №16.516.11.6091 от 08.07.2011 по теме: «Проведение поисковых научно-исследовательских работ в области разработки и создания оборудования для диагностики и эксплуатации энергетического оборудования»;

• Аналитическая ведомственная целевая программа "Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2011 годы)" № 1.10.11 «Исследование и разработка теоретических основ и прикладных аспектов идентификационных измерений сигналов»',

• Государственное задание Министерства образования и науки Российской Федерации высшим учебным заведениям на 2012 и на плановый период 2013 и 2014 годов в части проведения научно-исследовательских работ по теме № 7.3785.2011 «Разработка теоретических основ и прикладных аспектов идентификационной алгебры сигналов».

3. Результаты работы использованы в учебном процессе. Отражено в акте внедрения в учебный процесс подготовки инженеров по

специальности 210106 - «Промышленная электроника» на кафедре «Технология электронной аппаратуры ОмГТУ;

4. Программное обеспечение для анализа состояния объектов диагностики с использованием фрактального подхода, подлежащее внедрению в тех. процесс производства материалов, лаборатории исследования материалов, и контролирующие органы.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-технических конференциях: Всероссийской молодежной научно-технической конференции «Россия молодая: передовые технологии - в промышленность» (Омск, 2009); Международной научно-технической конференции «Динамика систем, механизмов и машин» (Омск, 2010); Всероссийской научно - практической конференции ученых, преподавателей, аспирантов, студентов, специалистов промышленности и связи, посвященной 15-летию ИРСИД (Омск 2012).

Публикации. Основные научные результаты по теме диссертации опубликованы в 15 научных работах, из них в изданиях, входящих в перечень рекомендованных ВАК РФ - 4, в свидетельствах регистрации программ для ЭВМ - 5, в материалах конференций - 4, в депонированных рукописях - 2. Лично, без соавторов выполнено 2 работы.

Структура диссертационной работы. Диссертация состоит из пяти глав, введения, заключения, списка литературы из 87 наименований, приложения. Общий объем работы составляет 153 страницы (в том числе 142 страницы основного текста), 57 рисунков, 5 таблиц, 5 приложений.

ГЛАВА 1. ОБЗОР И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩЕГО ПОЛОЖЕНИЯ В ОБЛАСТИ ИЗУЧЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Классификация методов неразрушающего контроля

В настоящее время имеется 9 видов и более 50 физических методов неразрушающего контроля, применяемых в отечественной и зарубежной практике для контроля за качеством материалов и изделий [4].

Согласно ГОСТ 18353-79, в основу классификации видов неразрушающего контроля положены физические процессы взаимодействия физического поля или вещества с объектом контроля (рис. 1.1).

Рис. 1.1 Классификация видов неразрушающего контроля

1. Магнитный. Физический процесс: взаимодействие магнитного поля с контролируемым объектом.

Контролируемые объекты: из ферромагнитных материалов.

Первичные информативные параметры: коэрцитивная сила Не, магнитная проницаемость ц, намагниченность I, параметры кривой намагничивания.

Контролируемые параметры: степень закалки, прочность, толщина, химический состав, структура, степень пластической деформации, наличие несплошностей, трещины.

Методы:

1.1. Магнитопорошковый;

1.2. Индуктивный;

1.3. Магнитографический;

1.4. Феррозондовый;

1.5. Магниторезонансный.

2. Электрический. Физический процесс: регистрация параметров электрического поля, взаимодействующего с контролируемым объектом.

Контролируемые объекты: диэлектрические, полупроводниковые материалы, а также проводники.

Первичные информативные параметры: электрическая емкость, потенциал, диэлектрическая проницаемость.

Контролируемые параметры: химический состав пластмасс, полупроводников, металлов, наличие раковин.

Методы:

2.1. Термоэлектрический;

2.2. Трибоэлектрический;

2.3. Экзоэлектронной эмиссии;

2.4. Электроискровой;

2.5. Электростатический.

3. Вгаретоковый. Физический процесс: взаимодействие электромагнитного поля вихретокового преобразователя с электромагнитным полем вихревых токов, наводимых в контролируемом объекте.

Контролируемые объекты: электропроводящие материалы. Первичные информативные параметры: частота, амплитуда, спектральный состав.

Контролируемые параметры: геометрические размеры, химический состав, внутреннее напряжение, поверхностные и подповерхностные дефекты.

Методы:

3.1. Прохождения.

4. Радиоволновый. Физический процесс: регистрация изменения параметров электромагнитных волн радиодиапазона, взаимодействующих с контролируемым объектом.

Контролируемые объекты: диэлектрики (пластмассы, керамика, стекловолокно), магнитодиэлектрики (ферриты), полупроводники, тонкостенные металлические объекты.

Первичные информативные параметры: волны СВЧ диапазона (1-100 мм), амплитуда, частота, фаза, поляризация, геометрия распространения вторичных волн, время их прохождения, волновое сопротивление, tg5.

Методы:

4.1. Прошедшего излучения;

4.2. Отраженного излучения;

4.3. Рассеянного излучения;

4.4. Резонансный.

На практике получили названия: толщинометрия, структуроскопия, дефектоскопия, интроскопия.

5. Тепловой. Физический процесс: регистрация изменений тепловых или температурных полей контролируемых объектов.

Контролируемые объекты: любые материалы.

Первичные информационные параметры: температура, тепловой поток. Контролируемые параметры: неисправности, связанные с повышенным нагревом - участки электрических цепей и радиосхем, трещины в двигателях, места утечки теплоты, пористость.

Методы:

5.1. Пассивного излучения;

5.2. Собственного излучения;

5.3. Активный.

6. Оптический. Физический процесс: наблюдение или регистрация параметров оптического излучения, взаимодействующего с контролируемым объектом.

Контролируемые объекты: любые материалы, прозрачные материалы.

Первичные информационные параметры: амплитуда, фаза, степень поляризации, частота или частотный спектр, время прохождения света через объект, геометрия преломления и отражения лучей, интерференция, дифракция.

Контролируемые параметры: видимые дефекты, отклонения от заданной формы, цвета и т.д., сферичность, плоскостность, шероховатость, толщина изделия, диаметр тонких волокон, формы острых кромок, в прозрачных объектах - структурные неоднородности, внутренние напряжения.

Методы:

6.1. Прошедшего излучения;

6.1.1. Фотометрический;

6.1.2. Денситометрический (фотоэлектрический);

6.2. Отраженного излучения;

6.3. Рассеянного излучения;

6.4. Индуцированного излучения;

6.5. Органолептический (визуально-оптический);

6.6. Оптической голографии;

6.7. Лазерный.

7. Радиационный. Физический процесс: регистрация и анализ проникающего ионизирующего излучения после взаимодействия его с контролируемым объектом.

Контролируемые объекты: любые материалы.

Первичные информационные параметры: плотность потока излучения.

Контролируемые параметры: толщина изделия (до 60 см), глубокие внутренние дефекты, качественный состав материала.

Методы:

7.1. Рентгеновский;

7.2. Гамма;

7.3. Бета (поток электронов);

7.4. Нейтронный;

7.5. Позитронный;

7.6. Радиографический;

7.7. Радиометрический;

7.8. Радиоскопический.

8. Акустический. Физический процесс: регистрация параметров упругих волн звукового и ультразвукового диапазонов (свыше 20 кГц), возникающих или возбуждаемых в объекте.

Контролируемые объекты: металлы, пластмасса, керамика, бетон.

Первичные информативные параметры: амплитудно-частотная характеристика, количество сигналов в единицу времени, частота, амплитудное распределение, локация места возникновения упругих волн.

Контролируемые параметры: трещины, непровары, перестройка структуры материала, аллотропические превращения в кристаллической решетке, свойства материалов (модуль упругости, коэффициент затухания), твердость, податливость (упругий импеданс) поверхности, толщина труб и сосудов.

Методы:

8.1. Ультразвуковой;

8.2. Пассивный;

8.2.1. Шумовибрационный;

8.2.2. Вибрационный;

8.3. Активный;

8.4. Акустической эмиссии;

8.5. Импедансный;

8.6. Отражения (эхо-метод);

8.7. Вычислительная ультразвуковая голография.

9. Проникающими веществами. Физический процесс: проникновение пробных веществ в полость дефектов контролируемого объекта.

Контролируемые объекты: любые материалы, имеющие слабо видимые невооруженным глазом дефекты, выходящие на поверхность.

Первичные информационные параметры: индикация дефекта больше его реальных размеров. Контролируемые параметры: трещины, микроскопические отверстия.

Методы:

9.1. Капиллярные;

9.2. Течеискания;

9.2.1. Масс-спектрометрический;

9.2.2. Галогенный;

9.2.3. Пузырьковый;

9.2.4. Манометрический (абсолютный, дифференциальный);

9.2.5. Химической реакции;

9.2.6. Ультразвукового течеискателя;

9.2.7. Люминесцентно-гидравлический;

9.2.8. Люминесцентно-капиллярный.[5]

1.2 Актуальность технической диагностики и общие моменты

Не смотря на большое количество методов вибродиагностики, вопрос продолжает оставаться актуальным по ряду причин. Среди этих причин отсутствие надежных критериев оценки технического состояния, динамики развития дефектов, отсутствие методов прогнозирования остаточного ресурса. Имеющиеся критерии учитывают только предельные состояния параметров, что не позволяет оценивать дефекты на ранней стадии их развития.

Основными методами вибродиагностики, которые используются при решении задач мониторинга и функциональной диагностики машин, являются:

1. Анализ общего уровня вибрации;

2. Метод ударных импульсов;

3. Частотный анализ;

4. Метод спектрального анализа огибающей высокочастотной вибрации.

Простейшим из методов вибродиагностики является измерение общего уровня вибрации. В этом случае в широких частотных диапазонах измеряются среднеквадратичные или пиковые значения виброускорения механических колебаний [5].

Для диагностики, например асинхронных электродвигателей, в основном используются спектры виброускорения, так как в них для большинства типов узлов роторных машин оказываются сопоставимыми величины составляющих вибрации на низких, средних и высоких частотах. Это облегчает анализ спектров виброускорений [6]. При измерении общего уровня колебаний максимальный вклад дают несколько основных составляющих или одна доминирующая составляющая, например, составляющая на частоте вращения.

Эта составляющая имеет большое значение, однако

развивающиеся дефекты могут привести к росту других составляющих, уровень которых может быть значительно ниже уровня доминирующей составляющей [5].

Вибродиагностика - это определение состояния двигателя по его вибрации.

Преимущества вибродиагностики - своевременное обнаружение дефекта (до того, как он приведет к отказу двигателя), возможность узнать о состоянии двигателя непосредственно при его эксплуатации, а не при разборке на заводе. Применение вибродиагностики позволило перейти от эксплуатации двигателей по ресурсу к эксплуатации по техническому состоянию. При эксплуатации по ресурсу двигатель после исчерпания назначенного ресурса необходимо было демонтировать, отправить в ремонтную мастерскую, разобрать, осмотреть - и в большинстве случаев убедиться в том, что двигатель работоспособен, и все эти операции являются излишними. При эксплуатации по техническому состоянию известно состояние данного конкретного двигателя - может ли он далее безопасно эксплуатироваться или нуждается в ремонте.[7]

Основные термины и определения технической диагностики регламентированы действующими стандартами, например, российским стандартом ГОСТ 20911-89 «Техническая диагностика. Основные термины и определения». [8]

Ниже приведены наиболее часто употребляемые термины и определения.

Техническое состояние - это совокупность свойств объекта, определяющих возможность его функционирования и подверженных изменению в процессе производства, эксплуатации и ремонта.

Работоспособный объект - объект, который может выполнять возложенные на него функции.

Зарождающийся дефект - потенциально опасное изменение состояния объекта в процессе его эксплуатации, при котором значение информативного параметра (или параметров) не вышло за пределы допусков, задаваемых в технической документации.

Дефект - изменение состояния объекта в процессе его изготовления, эксплуатации или ремонта, которое потенциально может привести к уменьшению степени его работоспособности.

Неисправность - изменение состояния объекта, приводящее к уменьшению степени его работоспособности.

Отказ - изменение состояния объекта, исключающее возможность продолжения его функционирования.

Параметры состояния - количественные характеристики свойств объекта, определяющие его работоспособность, заданные в технической документации на изготовление, эксплуатацию и ремонт.

Мониторинг - выполняемые без вмешательства в функционирование объекта процессы измерения, анализа и прогнозирования контролируемых параметров или характеристик объекта с отображением их во времени, сравнением с ретроспективными данными и с пороговыми значениями.

Защитный мониторинг - мониторинг, обеспечивающий в случае возникновения аварийной ситуации прекращение функционирования объекта.

Прогнозирующий мониторинг - мониторинг с прогнозом изменения контролируемых характеристик объекта на время, определяемое длительностью прогноза.

Диагностика (диагностирование) - процесс определения состояния объекта.

Тестовая диагностика - процесс определения состояния объекта по его реакции на внешнее воздействие определенного типа.

Функциональная (рабочая) диагностика - процесс определения состояния объекта без нарушения режима его функционирования.

Диагностические показатели - значения параметров или характеристик объекта, совокупность которых определяет состояние объекта.

Диагностический признак - свойство объекта, качественно отражающее его состояние, в том числе и появление различных видов дефектов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ихлазов, Сайдбек Зугумович, 2013 год

БИБЛИОГАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Федер Е. Фракталы. Пер. с англ.-М.: Мир, 1991.-254с.

2. ГОСТ 25142-82.Шероховатость поверхности. Параметры, характеристики и обозначения. Введ. 01.01.75. - М.: Изд-во стандартов, 1985. - С.9

3. Thomas, Т. R. Rough surfaces / T.R.Thomas. - 2nd edition. - London: Imperial College Press, 1999. - P. 279

4. Ермолов И.Н., Осташин Н.Я. Методы и средства неразрушающего контроля качества. -М.: Высш. шк., 1988.

5. Неразрушающий контроль технического состояния горных машин и оборудования: учеб. пособие / H.A. Баркова, Ю.С. Дорошев. - Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2009. - 157 с.

6. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации: учебн. пособие / A.B. Барков, H.A. Баркова, А.Ю. Азовцев. - Спб.: Изд. центр СПбГМТУ, 2000,- 159с.

7. Динамика и прочность авиационных двигателей и энергетических установок: учеб. пособие / A.M. Уланов. - Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм, ун-та, 2011. - 49с.

8. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Основные термины и определения. - М.: Изд-во стандартов, 1989.

9. Дорошев Ю.С., Соловьев Д.Б. Метрология, стандартизация и сертификация: учеб. пособие. - Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2007. - 156 с.

10. Неразрушающий контроль и диагностика: Справочник / В.В. Клюев, Ф.Р. Соснин, A.B. Ковалев и др.; Под ред. В.В. Клюева. 2-е изд., испр. и доп. - М.: Машиностроение, 2003. - 656 с.

11. Баркова H.A. Введение в виброакустическую диагностику роторных машин и оборудования: учеб. пособие. - СПб.: СПбГМТУ, 2003, - 160 с.

12. Табенкин А.Н., Тарасов С.Б., Степанов С.Н. Шероховатость, волнистость, профиль. Международный опыт/под ред. канд. тех. наук H.A. Табачниковой. СпБ.: Изд-во Политехи, ун-та, 2007. - 136с.

13.ИСО 4287:1997 Технические требования к геометрическим параметрам продукции (GPS). Структура поверхности. Профильный метод. Термины, определения и параметры шероховатости поверхности., ИСО, 1997

14. ГОСТ 25142-82 Шероховатость поверхности. Термины и определения. -М.: Изд-во стандартов, 1982.

15. ГОСТ 2789-73 «Шероховатость поверхности. Параметры и характеристики». -М.: Изд-во стандартов, 1973.

16. ГОСТ 2.309-73 «Единая система конструкторской документации. Обозначение шероховатости поверхности». -М.: Изд-во стандартов, 1973.

17. ГОСТ 27964-87 «Измерение параметров шероховатости. Термины и определения». - М.: Изд-во стандартов, 1987.

18. ГОСТ 19300-86 «Средства имерения шероховатости профильным методом. Типы и основные параметры». -М.: Изд-во стандартов, 1986.

19. ГОСТ 9378-93 «Образцы шероховатости сравнения. Общие технические условия». - М.: Изд-во стандартов, 1993.

20. МИ 41-88 «Методика выполнения измерений параметров шероховатости поверхности по ГОСТ 2789-73 приборами профильного метода». -М.: ВНИИМС, 1988.

21.Ихлазов С.З. Определение качества поверхности бумаги методом фрактального анализа / С.З. Ихлазов, В.Ю. Кобенко, A.B. Годунов // Омский научный вестник. -№ 3 (103) - 2011. - С. 330-334.

22. Мальков О.В., Литвиненко A.B. Измерение параметров шероховатости поверхности детали: метод, указан, к лаборат. работе. - М., МГТУ им. Баумана, 2011.

23. Mandelbrot В.В., Fractal character of fracture surface of metals / B.B.Mandelbrot, D.E.Passoja, A.J.Paullay // Nature. - 1984. - №308. - P. 721-722

24. Ньюбери Д. Механизмы формирования контраста изображения / Д.Ньюбери,Х.Яковиц // Практическая растровая электронная микроскопия / Под. ред. Д.Голулдстейна,Х.Яковица. М.: Мир, 1978. - С.425

25. M.Hasegava, J.Liu, K.Okuda, M.Nunobiki. Calculation of the fractal dimensions of machined surface profiles // Wear. - 1996, No 192, p.40-45

26. Патент RU(11) 2352902(13) CI

27. Старченко H.B. Индекс фрактальности и анализ хаотических временных рядов // Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.физ.-мат.наук. - Москва: МИФИ., 2005. - 23 с.

28. Вентцель Е.С., Овчаров J1.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. Учеб.пособ. для втузов. - М.:Высшая школа, 2000. - 480с.

29. П.В. Короленко, М.С. Маганова, А.В. Меснянкин. Новационные методы анализа стохастических процессов и структур в оптике. Фрактальные и мультифрактальные методы, вейвлет-преобразования. Учебное пособие. - М.: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Научно-исследовательский институт ядерной физики им. Д.В. Скобельцына, 2004. - 82 с.

30. Ихлазов С.З. Колмогоров А.С. Фрактальный анализатор сигналов. / М.: ОФАП, 2009. - Гос. Коор. центр, Федеральное агентство по образованию, № 50200900391.

31. Jones Н. Fractals before Mandelbrot. A selective history.// Fractals and Chaos. A.J.Crilly, R.A.Earnshaw , H.Jones, editors. Springer-Verlag, New York, 1991. pp.7-33.

32. Mandelbrot B.B., Van Ness, J.W., Fractional Brownian motion, fractional noises and applications, SIAM Review, 10, 1968, pp. 422-437.

33. Mandelbrot, B.B., Fractal Landscapes without Creases and with Rivers, in The Science of Fractal Images, Peitgen, H.-O., and Saupe, D., Eds., New York: Springer-Verlag, 1988.

34. Mandelbrot B. B., Fractals: Form, Chance and Dimension. San Francisco: W.H.Freeman, 1977.

35. Mandelbrot B.B., How long is the coast of Britain? Statistical self-similarity and fractional dimension, Science, 156, 1967, pp. 636-638.

36. Mandelbrot, B.B., The Fractal Geometry of Nature, New York: W.H.Freeman, 1982.

37. Lovejoy S., Mandelbrot B.B., Fractal properties of rain, and a fractal model, Tellus, 37A, 1985, pp. 209-232.

38. Mandelbrot B. B., A fast fractional Gaussian noise generator. Water Resour. Res., 7, 1971, pp.543-553.

39. Mandelbrot B. B., Intermittent turbulence in self-similar cascades: Divergence of high moments and dimension of the carrier. J. Fluid Mech., 62, 1974, pp.331-358.

40. Mandelbrot B. B., Stochastic models of the Earth's relief, the shape and the fraclal dimension of the coastlines, and the number-area rule for islands. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 72, 1975, pp.3825-3828.

41. Mandelbrot B.B., Fractals in physics: Squig clusters, diffusions, fractal measures, and the unicity of fractal dimensionality. J. Stat. Phys., 34, 1983, pp.895-930.

42. Mandelbrot B.B., Self-affme fractals and fractal dimension. Phys. Phys. Scr., 32, 1985, pp.257-260.

43. Mandelbrot B.B., Fractals, Encyclopedia of Physical Science and Technology, 5, 1987, pp.579-593.

44. Mandelbrot B.B., Given J.A., Physical properties of a new fractal model of percolation clusters: Phys. Rev. Lett., 52, 1984, pp. 1853-1856.

45. Mandelbrot B.B., Wallis J.R., Noah, Joseph, and operational hydrology. Water Resour. Res., 4, 1968, pp.909-918.

46. Mandelbrot B.B.. WallisJ.R., Some long-run properties of geophysical records. Water Resour. Res., 5, 1969, pp.321-340.

47. Mandelbrot В. В., Wallis J. R., Robustness of the rescaled range R/S in the measurement of noncyclic long run statistical dependence. Water Resour. Res., 5, 1969, pp.967-988.

48. Mandelbrot B.B., Passoja D.E., Paullay A.J., Fractal character of fracture surfaces of metals. Nature, 308, 1984, pp.721-722.

49. Ватолин Д. Применение фракталов в машинной графике// Computerworld-PoccHa.-1995.-N15.-c.l 1.

50. Avnir D., Farm D., Pfeifer P., Molecular fractal surfaces. Nature, 308, 1984, pp.261-263.

51. Barnsley M.F., Sloan A.D., A better way to compress images. Byte, 13, 1988, pp.215-223.

52. Benzi R., Paladin G., Parisi G., Vulpani A., On the multifraclal nature of fully developed turbulence and chaotic systems, J. Phys., A17, 1984, pp.3 5213531.

53. Berg H.C., Random Walks in Biology (Princeton University Press, Princeton, New Jersey), 1983.

54. Berry M., Hannay J., Topography of random surfaces. Nature, 273, 1978, p.573.

55. Aharony A., Gefen Y., Kapitulnik A., Murat M., Fractal eigendimensionalities for percolation clusters. Phys. Rev., B31, 1985, pp.47214722.

56. Avnir D., Pfeifer P., Fractal dimension in chemistry. An intensive characteristic of surface irregularity. Nouv. J. Chim., 7, 1983, pp.71-72.

57. Budii R., Politi A., Hausdorff dimension and uniformity of strange attractors. Phys. Rev. Lett., 52, 1984, pp. 1661-1664.

58. Budii R., Politi A., Statistical description of chaotic attractors: The dimension function. J. Stat. Phys., 40, 1985, pp.725-750.

59. Burrough P. A., Fractal dimensions of landscapes and other environmental data. Nature, 294, 1981, pp.240-242.

60. Feder J., Jossang Т., Rosenqvist E., Scaling behavior and cluster fractal dimension determined by light scattering from aggregating proteins. Phys. Rev. Lett., 53, 1984, pp.1403-1406.

61. Grassberger P., Procaccia I. Characterization of Strange Attractors/ Physical Review Letters, Vol. 50, Num. 5, 1983, pp.346-349.

62. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. -М.: Мир, 1989.

63. Устойчивые статистические методы оценки данных//Под ред. JI.P. Лонера, Г.Н. Уилкинсона.-М.: Машиностроение, 1984.

64. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы. - М.: Мир, 1982.

65. Цветков Э.И. Основы теории статистических измерений. - Л.: Энергия, 1979.

66. Прикладная статистика: Справочное издание//Под ред. С.А.Айвазяна.-М.: Финансы и статистика, 1989.

67. Куликов Е.И. Методы измерения случайных процессов. - М.: Радио и Связь, 1986.

68. Леман Э. Проверка статистических гипотез.-М.: Наука, 1979.

69. Стефанов, С. Выбор способа печати в зависимости от материала / С. Стефанов // Полиграфия. - 2005. - № 4-5. - С. 36-39

70. Пожарский, А. О. Разработка метода оптимизации цветовых характеристик колорантов для цветной печати : дис. ... канд. техн. наук / А.О. Пожарский. - М., 2007. - 240 с.

71. Полянский, Н.Н. Технология полиграфического производства / Н. Н. Полянский. - М. : "Книга", 1982. - ч. 2. 200 с.

72. Полянский, Н. Н. Технология полиграфического производства / Н. Н. Полянский. - М. : Книга, 1982. - ч. 2. 200 с.

73. Леонтьев, В. Н. Системный подход к задаче совершенствования печатных свойств бумаг / В.Н. Леонтьев // Известия вузов. Лес. ж. - 2009. - № З.-С. 125-128.

74. Стефанов, С. Цвет, его названия и шкалы как эталоны цвета / С. Стефанов // Вестник технологии в обл. полигр. и печатной рекламы. - 2005. -№ 3.- С. 8-12.

75. Beltz, R. Charakterisierte Qualitäten [Качество печатных бумаг] / R. Beltz // Druck und Medien. - 2006. - N Jan.. - P. 32-34.

76. Стефанов, С. Выбор способа печати в зависимости от материала / С. Стефанов // Полиграфия. - 2005. - № 4-5. - С. 36-39

77. ISO № 4046-4 [Электронный ресурс ]. - Режим доступа : http://www.iso.org/iso/iso_catalogue/catalogue_tc/catalogue_detail.htm7csnumber =29839

78. Сергунина, А. Гладкость, пухлость, белизна / А. Сергунина // Print Week - Россия. - 2006. - № 18. - С. 46-47.

79. Ефремов, Н. Ф. Тара и ее производство : учебное пособие / Н. Ф. Ефремов. - М. : МГУП, 2001. - 312 с.

80. Гудкова, Т. П. Полиграфические материалы / Т. П. Гудкова, Л. А. Загаринская. - М. : Книга, 1982. - 224 с.

81. Кулак, М. И. Методы теории фракталов в технологической механике и процессах управления: полиграфические материалы и процессы / М. И. Кулак, Н. А. Нечипорович, Д. М. Медяк. - Минск: Белорус, наука, 2007.-419 с.

82. Хомякова, К. В. Разработка методики оценки качества цифровой печати : дис. ... канд. техн. наук / К. В. Хомякова. - М., 2006. - 169 с.

83. Хмельницкий, А. К. Модели и оценки влияния свойств бумаги на качество полиграфической продукции : дис. ... канд. техн. наук / А. К. Хмельницкий. - СПб., 2004. - 137 с.

84. ВНИИБ - Технология целлюлозно-бумажного производства. -2006. Т. 1.4. 1 -632 с.

85. Ихлазов С.З. Вибродиагностика методом фрактального анализа / С.З. Ихлазов // Омский научный вестник. - № 2 (110) - 2012. - С. 235 - 239.

86. Ихлазов С.З. Практическое применение методов фрактального анализа [Электронный ресурс] // Журнал радиоэлектроники. - М. : Изд-во ИРЭ РАН, 2012. - № 3. - Режим доступа: http://jre.cplire.ru

87. Ихлазов С.З. К вопросу оценки неоднородности поверхности материалов для печати/ Л.Г. Варепо, A.B. Годунов, С.З. Ихлазов// Известия вузов. Северо-кавказский регион. Технические науки. - № 6 (164) - 2011. С.132- 135.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1. Ихлазов С.З. К вопросу оценки неоднородности поверхности материалов для печати/ Л.Г. Варепо, A.B. Голунов, С.З. Ихлазов// Известия вузов. Северо-кавказский регион. Технические науки. - № 6 (164) - 2011. С.132- 135.

2. Ихлазов С.З. Определение качества поверхности бумаги методом фрактального анализа / С.З. Ихлазов, В.Ю. Кобенко, A.B. Голунов // Омский научный вестник. - № 3 (103) - 2011. - С. 330 - 334.

3. Ихлазов С.З. Практическое применение методов фрактального анализа [Электронный ресурс] // Журнал радиоэлектроники. - М. : Изд-во ИРЭ РАН, 2012. - № 3. - Режим доступа: http://jre.cplire.ru

4. Ихлазов С.З. Вибродиагностика методом фрактального анализа / С.З. Ихлазов // Омский научный вестник. - № 2 (110) - 2012. - С. 235 - 239.

Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ

5. Ихлазов С.З. Колмогоров A.C. Кобенко В.Ю. Программа определения фрактальной размерности случайного сигнала. / М.: ОФАП, 2008. - Гос. Коор. центр, Федеральное агентство по образованию, № 50200802022.

6. Ихлазов С.З. Колмогоров A.C. Фрактальный анализатор сигналов. / М.: ОФАП, 2009. - Гос. Коор. центр, Федеральное агентство по образованию, № 50200900391.

7. Ихлазов С.З. Программа определения фрактальной размерности полиграфических материалов. / A.B. Голунов, Л.Г. Варепо, С.З. Ихлазов. -М.: ОФЕРНИО, 2010. - per. № 50201001494.

8. Ихлазов С.З. Статистическая система исследования распределительного закона идентификационного умножения относительно идентификационного сложения распределений в NF-пространстве. / Ю.Н.Кликушин, В.Ю.Кобенко, С.З.Ихлазов, Р.Г.Шарафутдинов. - М.: ОФЕРНИО, 2012. - per. № 50201250467.

9. Ихлазов С.З. Программа статистического анализа идентификационной суммы фрактальных сигналов в пространстве параметра Херста. / В.Ю. Кобенко, Ю.Н. Кликушин, С.З. Ихлазов. - М.: ОФЕРНИО, 2013. - per. № 50201350473.

Материалы конференций

10. Ихлазов С.З. Программный анализатор фрактальных свойств сигналов / Кобенко В.Ю. // Россия молодая: Передовые технологии — в промышленность : матер. 2-ой Всерос. молодежи, науч.-техн. конф. — Омск : ОмГТУ, 2009. - Кн. 2. - С. 39-43.

11. Ихлазов С.З. Определение фрактальной клеточной размерности сигналов / Кобенко В.Ю. // Россия молодая: Передовые технологии - в промышленность : матер. 2-ой Всерос. молодежи, науч.-техн. конф. - Омск : ОмГТУ, 2009. - Кн. 2. - С. 43-45.

12. Ихлазов С.З. Способ классификации случайных сигналов / В.Ю. Кобенко, С.З. Ихлазов // Динамика систем, механизмов и машин: материалы 7-й междунар. науч.-техн. конф. - Омск: ОмГТУ. - 2009. - Кн.1. - С.З81 -384.

13. Ихлазов С.З. Фрактальный анализ вибросигналов / В.Ю. Кобенко, С.З. Ихлазов // Наука, образование, бизнес: материалы всеросс. науч. -практич. конф. ученых преподавателей, аспирантов, студентов, специалистов промышленности и связи, посвященная 15-летию ИРСИД. - Омск: Изд-во КАН. - 2012. - С. 152- 154.

Депонированные рукописи

14. Ихлазов С.З. Фрактальная клеточная размерность, как классификационный параметр случайных стационарных сигналов // Омский гос. техн. ун-т. - Омск, 2010. - 13 с. - Деп. в ВИНИТИ, №218-В2010.

15. Ихлазов С.З. Влияние масштабного параметра множества на фрактальную клеточную размерность // Омский гос. техн. ун-т. - Омск, 2011. - 8 с. - Деп. в ВИНИТИ, №132-В2011.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ТПУ /^ГЧ Tomsk Polytechnic University

пр. Ленина, 30 / ¡f^ v. \ 30, Lenin Avenue,

г. Томск, 634050, Россия т $ ,, Tomsk, 634050, Russia

ФТИТПУ Institute of Physics and Technology

пр. Ленина, 2a 2A, Lenin Avenue,

г.Томск. 634050, Россия Tomsk, 634050, Russia

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

soToo

isoTooi ЦЩШЩЦШ

ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

Тел. [phone], факс: [phone], E-mail: [e-mail] УФК по Томской области р/с 40501810500002000002 в ГРКЦ ГУ Банка России по Томской области

г.Томск БИК 046902001; ИНН 7018007264 ТПУ л/с 20656У20990 ОКНО 02069303_

ВЕРЖДАЮ» ктрра ФТИ по НИ

Степанов И.Б.

января 2011 г.

АКТ

Настоящий акт составлен представителями Физико-технического института Томского политехнического университета, старшим научным сотрудником лаборатории «Центр измерения свойств материалов», к.ф.-м.н. Шулеповым И.А. и старшим научным сотрудником, к.т.н. Сивиным Д.О. с одной стороны и представителями Омского государственного технического университета аспирантами Ихлазовым C.3., Годуновым A.B. и доцентами Варепо Л.Г. и Кобегко В.Ю. с другой стороны, о том, что в период с 12.12.10 по 27.01.11 г. сотрудниками ОмГТУ проведены испытания методики трехмерной бесконтактной профилометрии в применении для оценки качества поверхности печатных материалов.

Для исследования использовалось 28 сортов бумаг с разной степенью шероховатости.

Суть методики заключалась в определении фрактальной клеточной размерности De профилограмм для исследуемого образца и стандартного среднего арифметического отклонения профиля Ra (ГОСТ 2789-73 Шероховатость поверхности. Параметры и характеристики.). Дальнейшего вычисления качества поверхности по формуле

Q = Dc-Ra m

Упорядочивание профилограмм по значению Ra

ооо о в ^ о о в в о е о о а а о о о о о о о о о о о о

номер* профилограмм различных бумаг

Рис.1 Упорядочивание профилограмм по Ra

На Рис.1 видно, что значение стандартного параметра Иа активно реагирует на изменение размеров неровностей профиля поверхности, но на графике есть горизонтальный участок, показывающий, что на поверхностях, имеющих малый размер неровностей этот параметр не информативен. Так же можно отметить нечувствительность параметра Ла для дифференцирования профилей с разной степенью изрезанности, имеющих одинаковое значение

Для устранения вышеописанных недостатков, дополнительно с параметром Яа был применен параметр Ос - фрактальная клеточная размерность, отражающая размерность того пространства, которое занимает множество (профилограмма). Рис.2 показывает, что значение Ос добавило чувствительности на малых неровностях и сделало график более крутым и монотонным по всей длине.

Значение ^, позволило оценить качество поверхности исследуемой группы печатных материалов и произвести их классификацию, например, по параметру норма, удовлетворительно, неудовлетворительно (Рис.2).

Методика оценки качества поверхности печатных материалов позволяет с высокой степенью точности исследовать поверхности материалов. В процессе испытания показана возможность внедрения данной методики процесс классификации материалов для печати по качеству поверхности.

Методика внедрена в работу Центра измерения свойств материалов.

Яа.

Упорядочивание профилограмм по параметру О

V 1« Л 11 и » 17 И ПО )] » » II1« 11 и 11 1« 1 1 7 11 I I 3 » 1 НОМврв профКЛОГрМЫ рВДМЧНЫЛ буЫМ

Рис. 2 Упорядочивание профилограмм по О

От ТПУ ФТИ Старший научный сотрудник лаборатории ЦИСМ, к.ф.-м.н.

Шулепов И.А.

От ФГБОУВПО «ОмГТУ»

Старший научный сотрудник, лаборатории ЦИСМ, к.т.н.

Сивин Д.О.

Аспирант А.В. Голуиов

Л.Г. Варепо

К.т.н. доцент В.Ю. Кобенко

.т.н, доцент

t, ?, »i . Л \ § Л IpopeKyJp по }|чеоиои paooic

fe ;; > • ^У/фС* i Д.В Мы шля unen

V A j ___2013 1

АКТ

внетреннн в учебный процесс результат он /uiccepi анионной работы II\ i.uoii.i С андбекл 3\г\мовнчл, выполненном в Федераni,ном гос\ мрсшенноч бюджетом »бр<повл1слыюм лчрежченнн высшею профессионл ibiioio обргновлнин «Омский

ioe\ i.i ре i нем н i.i и i ечнпческий > шшсрсн i с i» (Ом( I У), на iev> «Фрак! лльные мою н.1 анл.иил парамсчров объектов лжи nocí пни», upejciau iciihoh на (.онсклнпс \ чснон непенн к-нплнчаы гечническнч на\к по спсннл п.носш 05.11.13 - «Приборы и мсчоды кошроли прнролнон cpeibi, вещее ir, ма герпллои и ni je шй»

комиссия и coí1лвс

I Ipe ice штепь Чачаренко Вчалимир Андреевич зав кафедрой I т mi юцеш

Ччены комиссии

К шнппнн Юрии Нико ыеиич ведмшш 1емор кафе фы I ") \ д i и профессор

IИкаев Апексаидр I еннадьевич- Jan пабораториями кафе фы I'ЗА к i и iom.ii. соиавит насшяший ак! о юч чю peivTuraiы щссерташюнной работ аспирата Í Пч шона пени iuí\ ю i ся кафечрой «1ечноюгия мемроннои апплрапры» ири по ц отвкс инженеров по сиеииальиоии 210106 <11ромыш юиная ) icк фоника

1\(\1ЫсПЫ нее 1едований ироведенныч Ич итвым С i ноинымоки н и-книопныч к\рсач прамическич ыншии кчреовом проемировании при ипчении шешш ншы «Меклы и cpeiciua щенгнфикационныч тмеренин» i мк л с при выпо me и ии на\'чно-исс leiOBaieabCKofi работы ендешои и uní юмныч проемов

II роi рлммное обеспечение нсно 1ы\емое в \чебноч процессе три вирировано в Oipac icbom фонде а и оршмов и npoi рамм (С ви iue нл г во V ^0200900 oí I S 0 i 200°)

Ikiio 1ыо»анные в \чебноч процессе реп ibiaiu uicccpi апионнои paóoibi ¡io'hoihioi обеспечивай! обукние нл современном \ ровне н а \ к и п кчниьи пропоит проемнрованне на основе нонмч мею шческнч рекомеилании

iao кафедры I Г)А

»

Исследованные вибросигналы с авиационного двигателя

Сигнал 1 Сигнал 2

хи | г

0 1000 2000 3000 -э 0 2000 4000 6000 8000

Сигнал 3

500 1000 1500 2000 2500

Сигнал 4

10 о -10 -20 -30

1000 2000 3000 4000

Сигнал 5

Сигнал 6

1000 2000 3000 4000

20 10 о -10 -20 -30

п

н* МИРИ чр

И'"1 I»

9=

О 1000 2000 3000 4000 5000

Сигнал 7

1000 2000 3000 4000

Сигнал 8

1000 2000 3000 4000

СигналЭ

1000 2000 3000 4000

Сигнал 10

2000 4000 6000

Сигнал 11

40

20

О 1000 2000 3000 4000

Сигнал 12

60 40 20

-20

1ППП 1ППП 1

1000 2000___3000

Сигнал 13

100 50 О -50

О 500 1000 1500 2000

Исследованные образцы поверхностей запечатываемых материалов в виде сигналов, полученных с их профилограмм

Образец №1

Базовая длина, мкм

Образец N»2

Базовая длина, мкм

Образец N93

I 1-5 I 1

Базовая длина, мкм

Образец №4

Базовая длина, мкм

Образец №5

Базовая длина, мкм

Образец №6

Базовая длина, мкм

Образец №7

Базовая длима, мим

Образец №8

1000 - - 1500 - 2000 Базовая длина, мкм

Образец №9

Базовая длина, мкм

Образец №10

Базовая длина, мкм

Образец №11

Базовая длина, мкм

Образец №12

Базовая длина, мкм

Образец №13

Базовая длина, мкм

Образец №15

Образец №14

Базовая длина, мкм

Образец №16

Базовая длина, мкм

Е -10 га

^ -20 | "30

<

-40 -50

\

1 500 1000 Ьгоо , 2000 л 2ЯЮ

Базовая длина, мкм

Образец №17

Базовая длина, мим

Образец №18

Базовая длина, мкм

Образец №19

Базовая длина, мкм

Образец №20

Базовая длина, мкм

Образец №21

Базовая длина, мкм

Образец №22

Базовая длина, мкм

Образец №23

Базовая длина, мкм

Образец №24

Базовая длина, мкм

Образец №25

Базовая длина, мкм

Образец №26

Базовая длина, мкм

Образец №27

Базовая длина, мкм

Образец №28

Базовая длина, мкм