Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/76568
Title: Improving the accuracy of modeling surface roughness profiles with regular microrelief
Authors: Ovsyannikov, V. E.
Nekrasov, R. J.
Ilyashchenko, Dmitry Pavlovich
Gubenko, A. S.
Keywords: шероховатость; моделирование; точность; закон распределения; roughness; modeling; accuracy; distribution law; acceptance criteria
Issue Date: 2023
Publisher: Томский политехнический университет
Citation: Improving the accuracy of modeling surface roughness profiles with regular microrelief / V. E. Ovsyannikov, R. J. Nekrasov, D. P. Ilyashchenko, A. S. Gubenko // Инновационные технологии в машиностроении : сборник трудов XIV Международной научно-практической конференции, 25–27 мая 2023 г., Юрга. — Томск : Изд-во ТПУ, 2023. — [С. 124-129].
Abstract: В данной статье рассматриваются вопросы повышения точности моделирования профиля шероховатости поверхности при регулярном характере микрорельефа. В качестве исходных данных для рассмотрения взяты поверхности, обработанные чистовой токарной обработкой и алмазным заглаживанием с жесткой фиксацией индентора. Модель шероховатости поверхности основана на использовании методологического аппаратафрактальной геометрии. Построение модели основано на использовании алгоритма случайного сложения. Исходными данными являются фрактальная размерность профиля и параметры закона распределения. Показано, что использование традиционных законов распределения случайных величин: нормального (Гаусса), Рэлея и Вейбуля не позволяет получить требуемую точность моделей.
This article discusses the issues of improving the accuracy of surface roughness profile modeling in case of regular microrelief character. As initial data for consideration, surfaces treated with finishing turning and diamond smoothing with rigid fixation of the indenter are taken. The surface roughness model is based on the use of themethodological apparatus of fractal geometry. The construction of the model is based on the use of a random addition algorithm. The source data is the fractal dimension of the profile and the distribution law parameters. It is shown that the use of traditional laws of distribution of random variables: normal (Gauss), Rayleigh and Weibul does not allow obtaining the required accuracy of models.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/76568
Appears in Collections:Материалы конференций

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
conference_tpu-2023-C30_p124-129.pdf1,04 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.