Сравнение ускоренных методов определения предела выносливости на примере стали 09Г2С


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Одной из актуальных задач при установлении пределов выносливости сталей является сокращение времени проведения эксперимента. Основная цель данной работы – сравнение нескольких ускоренных методов определения предела выносливости: метода Локати, метода измерения электросопротивления и расчётного метода с учётом микроструктуры стали. Испытания проводили на стали 09Г2С в состоянии поставки, имеющей феррито-перлитную структуру. В результате сравнения установлено, что метод Локати и метод определения предела выносливости для низкоуглеродистых и низколегированных сталей дают практически идентичные результаты. Метод измерения электросопротивления даёт интервал, в котором находится искомый предел выносливости. Показано, что первый резкий скачок изменения удельного электросопротивления образца может говорить о начале стадии циклической микротекучести или начале необратимого разупрочнения стали. Кроме того, метод измерения электросопротивления может быть полезен в сочетании с методом Локати, когда отсутствуют данные о наклоне левой ветви кривой усталости. Тогда, используя этот метод, можно определить интервал, в котором требуется испытать три образца для построения этой ветви.

Об авторах

К. В. Кусков

Тюменский индустриальный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kuskovkv@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0002-0698-8545

кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории вибрационного и гидродинамического моделирования

Россия

Список литературы

  1. ГОСТ 25.502-79. Расчёты и испытания на прочность в машиностроении. Методы механических испытаний металлов. Методы испытаний на усталость. М.: Стандартинформ, 2005. 25 с.
  2. Шаповалова Ю.Д., Ефименко Л.А., Романова Т.И., Якиревич Д.И. Способ определения предела выносливости низкоуглеродистых низколегированных сталей: патент РФ № 2476855; опубл. 27.02.2013; бюл. № 6
  3. РД 50-686-89. Методические указания. Надёжность в технике. Методы ускоренных испытаний на усталость для оценки пределов выносливости материалов, элементов машин и конструкций. М.: Издательство стандартов, 1990. 27 с.
  4. Aeran A., Acosta R., Siriwardane S.C., Starke P., Mikkelsen O., Langen I., Walther F. Nonlinear fatigue damage model: Comparison with experimental damage evolution of S355 (SAE 1020) structural steel and application to offshore jacket structures // International Journal of Fatigue. 2020. V. 135. doi: 10.1016/j.ijfatigue.2020.105568
  5. Маколкина Е.Н., Пржевуский А.К. Механизмы влияния дислокаций на электрические и оптические свойства германия // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. 2006. № 34. С. 49-54.
  6. Арбузов В.Л., Данилов С.Е., Дружков А.П., Перминов Д.А. Влияние пластической деформации и радиационных дефектов на структурно-фазовые превращения в аустенитных сплавах Н36 и Н36Т2 // Физика металлов и металловедение. 2004. Т. 98, № 5. С. 64-69.
  7. Корзникова Е.А. Определение концентрации вакансий в меди после интенсивной пластической деформации с помощью резистометрического и рентгеноструктурного анализа // Перспективные материалы. 2011. № 12. С. 254-257.
  8. Терентьев В.Ф., Кораблёва С.А. Усталость металлов. М.: Наука, 2015. 484 с.
  9. Strake P. StressLifetc – NDT-related assessment of the fatigue life of metallic materials // Materials Testing. 2019. V. 61, Iss. 4. P. 297-303. doi: 10.3139/120.111319
  10. Воронин В.В., Кусков К.В. Разработка автоматической системы сбора данных для проведения испытаний на сопротивление циклическим нагрузкам // Материалы Международной научно-практической конференции «Научная территория: технологии и инновации» (17-18 ноября 2022 г., Тюмень, Россия). Т. II. Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2022. С. 71-75.
  11. Гасюк А.С. Оценка и прогнозирование технического состояния локомотивов по ресурсу их несущих конструкций. Дис. … канд. техн. наук. Москва, 2022. 162 с.
  12. Золотов А.Е., Шибков А.А., Гасанов М.Ф., Денисов А.А. Влияние прерывистой деформации на электропроводность алюминий-магниевого сплава // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2016. Т. 21, № 3. С. 1012-1015. doi: 10.20310/1810-0198-2016-21-3-1012-1015
  13. Максимов А.Б., Гуляев М.В., Ерохина И.С. Влияние повреждаемости низколегированных сталей на физико-механические свойства // Известия высших учебных заведений. Чёрная металлургия. 2017. Т. 60, № 5. С. 364-368. doi: 10.17073/0368-0797-2017-5-364-368

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 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».