Компьютерное моделирование фрактальных поверхностей, построенных с использованием методов искусственного интеллекта для прогнозирования износа
Автор: Сосенушкин Е.Н., Яновская Е.А., Желнов А.С.
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4 т.26, 2024 года.
Бесплатный доступ
Износ поверхности - это процесс разрушения поверхности из-за воздействия напряжений при контакте. В качестве меры повреждения или удаления материала с твердой поверхности износ можно рассматривать, как результат механического, термического и химического воздействия на поверхность. Когда две шероховатые, номинально плоские поверхности сближаются, шероховатость поверхности приводит к возникновению контакта в отдельных пятнах контакта. Истинная площадь контакта - это совокупность площадей отдельных пятен контакта. Для большинства металлов при нормальных нагрузках она составляет лишь несколько процентов от видимой площади контакта. Типичные модели деформации поверхности являются либо упругими, либо пластическими, либо упругопластическими и могут быть представлены в виде функций поверхности и констант материала. В предложенной работе рассматривается применением фрактальных моделей, полученных с использованием методов искусственного интеллекта, для прогнозирования износа с целью изучения влияния параметров фрактальной поверхности на скорость изнашивания.
Фрактальные поверхности, искусственный интеллект, износ, компьютерное моделирование, машинное обучение
Короткий адрес: https://sciup.org/148330103
IDR: 148330103 | УДК: 51-72 | DOI: 10.37313/1990-5378-2024-26-4-143-149
Computer modeling of fractal surfaces generated using artificial intelligence methods for wear prediction
Surface wear is the process of surface deterioration due to the effects of contact stresses. As а measure of damage or removal of material from а solid surface, wear can be thought of as the result of mechanical, thermal, and chemical action on the surface. When two rough, nominally f1at surfaces come close together, the roughness of the surface causes contact to occur in separate contact patches. The true contact area is the sum of the areas of the individual contact spots. For most metals under normal loads, it is only а few percent of the apparent contact area. Typical surface deformation patterns are either elastic, plastic, or elasto-plastic and can be represented as functions of surface and material constants. The proposed work considers the application of fractal models derived using artificial intelligence techniques for wear prediction to study the effect of fractal surface parameters on wear rate.
Список литературы Компьютерное моделирование фрактальных поверхностей, построенных с использованием методов искусственного интеллекта для прогнозирования износа
- Сосенушкин, Е.Н. Применение методов искусственного интеллекта для компьютерного моделирования фрактальных поверхностей / Е.Н. Сосенушкин, Е.А. Яновская, А.С. Желнов // Известия Самарского научного центра РАН – 2024. – № 1. – С. 109–115.
- Дэвид Фостер. Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей. – СПб.: Питер, 2020. — 336 с.
- Гафаров, Ф.М. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие / Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов. – Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. – 121 с.
- Тихомиров, В.П. Развитие трибологии / В.П. Тихомиров, В.В. Гриб // Вестник Брянского технического университета – 2018. – № 12 (73). – С.14 –23.
- Wang, S. A fractal theory of the interfacial temperature distribution in the slow sliding regime. Part 1. Elastic contact and heat transfer analysis/ S. Wang, K. Komvopoulos// Trans. ASME. Journal of Tribology. 1994. N 116. P.812-823.
- Корн, Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров. Определения, теоремы, формулы/ Г. Корн, Т. Корн. – М.: Наука, 1970. – 720 с.
- Раменская, А.В. Метод Монте-Карло и инструментальные средства его реализации: методические указания / А.В. Раменская, К.В. Пивоварова. – Оренбург: ОГУ, 2018. – 58 с.
- Михайлов, Г. А.. Статистическое моделирование. Методы Монте-Карло: учебное пособие для вузов / Г.А. Михайлов, А.В. Войтишек. – М.: Юрайт, 2024. – 323 с.
- Сосенушкин, Е.Н. Математическая модель адгезионного износа штампов объемной штамповки/Е.Н. Сосенушкин, А.В. Хроменков, Ю.А. Мельник // Трение и износ. – 2014. – Т.35. – № 6. – С. 752-758.
- Сосенушкин, Е.Н. Прогрессивные процессы объемной штамповки/ Е.Н. Сосенушкин. – М.: Машиностроение, 2011. – 480 с.
- Богатов, А.А. Механические свойства и модели разрушения металлов: Учебное пособие для вузов/ А.А. Богатов. – Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2002. – 329 с.
- Горячева, И.Г. Моделирование усталостного изнашивания эластомеров/ И.Г. Горячева, Ф.И. Степанов, Е.В. Торская // Физическая мезомеханика. – 2018. – Т.21. – №.6. – С. 66-74.
- Степанский, Л.Г. Прогнозирование надежности технологических процессов, инструмента и машин в обработке металлов давлением/ Л.Г. Степанский. – М.: Модерат, 2015. – 287 с.
- Сосенушкин, Е.Н. Оценка изнашивания штампов для объемного деформирования по критерию пластического смятия контактной поверхности / Е.Н. Сосенушкин, А.Е. Сосенушкин, А.В. Хроменков // Вестник машиностроения. – 2017. – №7. – С. 59-63.
- Archard, J.F. Wear theory and mechanisms/ J.F. Archard, M.B. Peterson, W.O. Winer (eds) Wear Control Handbook. ASME. New York, 1980. – P. 35-80.
- Чижиков, Ю.М. Теория подобия и моделирование процессов обработки давлением/ Ю.М. Чижиков. – М.: Металлургия, 1970. – 296 с.
- Трофимова, Е.А. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие / Е. А. Трофимова, Н. В. Кисляк, Д. В. Гилёв; [под общ. ред. Е. А. Трофимовой]. – М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2018. – 160 с.
