О ПОВЫШЕНИИ ТОЧНОСТИ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ЗАВИСИМОСТИ ПАРАМЕТРОВ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ СВОЙСТВ УГЛЕПЛАСТИКОВ

Статьи

 




dx.doi.org/ 10.18577/2307-6046-2018-0-11-101-110
УДК 620.179:678.747.2
С. Е. Истягин, В. И. Постнов
О ПОВЫШЕНИИ ТОЧНОСТИ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ЗАВИСИМОСТИ ПАРАМЕТРОВ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ СВОЙСТВ УГЛЕПЛАСТИКОВ

Углепластики, армированные ткаными наполнителями, широко распространены в средне- и сильнонагруженных деталях конструкций летательных аппаратов. Полимерные композиционные конструкционные материалы, изготовленные из углетканых наполнителей и применяемые в авиастроении, ценятся за их удельные прочностные характеристики, измерение и анализ которых возможны путем применения неразрушающего контроля (НК). Приводятся результаты дополнительных исследований, показывающие важность применения методов повышения точности корреляционных уравнений по результатам НК

Ключевые слова: полимерный композиционный материал, неразрушающий контроль, информативный параметр контроля, углепластик, динамический модуль упругости, корреляция, polymer composite material, non-destructive testing, informative parameter of control, carbon fiber, dynamic modulus of elasticity, correlation.

Введение

Актуальным до настоящего времени остается вопрос оценки надежности полимерных композиционных материалов (ПКМ). Очевидно, что материал должен иметь необходимые для его эксплуатации упруго-прочностные свойства [1]. Существуют традиционные направления теории надежности – например, статистический анализ нагрузок и применение коэффициента надежности [2]. Развиваются также сравнительно новые направления, такие, например, как способы определения сохранения механических свойств, применяющиеся в основном для оценки остаточного срока службы [3]. По окончательным данным принимается решение о замене детали либо о ее ремонте.

Надежность – это свойство сохранять с течением времени значения всех параметров, которые необходимы для выполнения требуемых функций [4]. Важнейшим понятием в теории надежности является понятие предельного состояния. Оно в свою очередь характеризуется предельной прочностью [5]. Если обеспечивается условие необходимой прочности, то также соблюдается условие необходимого уровня надежности [6]. Благодаря этому, теория надежности указывает пути и методы обеспечения необходимого уровня физико-механических характеристик. С математической точки зрения оценка надежности машин представляет собой вероятностно-статистический подход. Данный подход легко реализуется в условиях крупносерийного и массового производства, где может быть набрана большая статистика по надежности в условиях эксплуатации [7].

Целью расчета является ответ на вопрос: удовлетворяет ли материал, конструкция или деталь требованиям надежности, которые к ним предъявляются. Предшествующим этапом является формирование принципов, по которым будут оцениваться условия достаточной надежности. Например, в случае определения напряжения, необходимо понимать, зачем это нужно и что с полученными данными следует делать в дальнейшем [8]. Определение напряжений не является единственной целью, а возникает вопрос о возможности использования полученных результатов для оценки надежности конструкции.

Физико-механические свойства изделий из ПКМ зависят от многих факторов. Например, это взаимное расположение и свойства входящих в состав композита фаз, их соотношение, свойства границы раздела фаз и др. Девиация параметров цикла изготовления изделий неизбежно приводит к случайному характеру значений прочностных свойств, к их распределению в объеме материала и отклонениям от геометрических размеров. Нестабильность технологических процессов приводит к неравномерности и статистическому распределению значений механических свойств [9–11].

Работа выполнена в рамках реализации комплексной научной проблемы 2.3. «Методы неразрушающих исследований и контроля» («Стратегические направления развития материалов и технологий их переработки на период до 2030 года») [12].

 

Материалы и методы

В условиях эксплуатации деталей и изделий существует много переменных нагрузок, воздействующих на конструкцию и зависящих от свойств материала. При современном уровне научного развития и средств измерения, действительное распределение напряжений, возникающих при эксплуатации, и их предельные локальные значения в материале невозможно достоверно определить. В случае композиционных материалов дополнительной сложностью для предвидения всех таких нагрузок является различие возникающих напряжений в материале в зависимости от осей ортотропии. Одним из способов применения неразрушающего контроля (НК) в теории надежности является косвенное измерение механических характеристик до и после выбранного периода эксплуатации. Вычисляется коэффициент сохранения свойств. После сравнения полученных данных прогнозируется остаточный ресурс изделия и выносится решение о дальнейшей эксплуатации. Предшествующим этапом в этом случае является составление корреляционных уравнений, связывающих информативные параметры НК с фактическими статическими испытаниями образцов-свидетелей [13, 14]. Таким образом проверяется возможность применения НК для конкретного материала.

Для косвенного определения упруго-прочностных характеристик материала широко применяются методы НК [15]. При НК необходимо измерять такой параметр, который являлся бы адекватной мерой напряжений, возникающих в материале. Адекватность в этом случае определяется при помощи математического анализа и точности корреляционных уравнений, связывающих информативный параметр НК и фактические значения упруго-прочностных характеристик после статических либо иных испытаний образцов-свидетелей. Обозначив параметр контроля S, а предельное напряжение (прочность) – σ, получим зависимость σ=f(S), где f(S) – некая корреляционная зависимость. Чем сильнее корреляция информативного параметра и предела прочности, тем адекватнее используемая модель расчета эффективных характеристик, но при условии, что полученная модель (зависимость) проходит математическую проверку на значимость.

Известно, что локальная потеря прочности, как правило, не совпадает с потерей прочности всей конструкции [16]. В отличие от локальной прочности, конструкционная прочность зависит от взаимодействия конструкции с окружающей средой, ее геометрической формы и сложно-напряженного состояния, возникающего при этом [17]. В рамках данного исследования ограничимся локальной прочностью материала.

Для повышения точности корреляционных уравнений необходимо исследовать образцы-свидетели с достаточным разбросом упруго-прочностных свойств. Определить необходимый уровень разброса для построения уравнения регрессии представляется возможным лишь экспериментальным методом с использованием статистического анализа. Необходимый уровень разброса упруго-прочностных свойств для каждого материала и каждой пары «зависимая характеристика/определяющий информативный параметр (объясняющая переменная)» различен и определяется отдельно. Поскольку модуль упругости равен отношению напряжения к деформации, для исследований выбрали метод определения динамического модуля упругости (Ед) по периоду затухания колебаний. Осуществляли данный метод на приборе неразрушающего контроля ИМД-2003, созданном на базе УНТЦ ФГУП «ВИАМ».

Перед тем как использовать любые экспериментальные данные, необходимо провести математический анализ полученного массива. Посредством такого анализа проверяется возможность применения массива данных для дальнейшей обработки: составления корреляционных уравнений, определения доверительных интервалов и т. п. Во многих работах не приводится математическая обработка экспериментальных данных.

Для изготовления образцов с естественными технологическими дефектами, между слоями препрега КМУ-11тр закладывают слои сухой углеткани УТ-900 в соотношении 50 и 30% от общего количества слоев. Поскольку в сухой ткани скорость течения связующего велика, то течение в макропорах опережает течение в микропорах, где и остается воздух. Остаточный воздух в непропитанной ткани служит причиной повышенной пористости, которая снижает механические характеристики пластика. Воздушная среда также создает дополнительную неравномерность температурного поля. Методом определения пустот в композитах [18] рассчитана пористость образцов из плит углепластика с содержанием сухих слоев 30 и 50% (табл. 1).

Таблица 1

 

Результаты определения пористости углепластиков

с содержанием сухих слоев 30 и 50%

 

Содержание

сухих слоев, %

Плотность, г/см³

Весовое содержание, %

Объемное содержание, %

Пористость,

%

связующего

наполни-теля

связующего

наполни-теля

30

1,61

33,20

66,80

39,50

59,90

0,50

1,58

32,10

67,90

37,50

59,80

2,7

1,58

34,60

65,40

40,50

57,70

1,70

1,58

36,70

63,30

43,10

56,00

1,00

1,58

33,60

66,40

39,40

58,80

1,80

1,58

36,70

63,30

42,9

55,80

1,30

1,59

35,00

65,00

41,1

57,50

1,30

1,59

32,70

67,30

38,4

59,60

2,00

1,57

37,60

62,40

43,8

54,90

1,30

Среднее значение

1,58

34,69

65,30

40,69

57,79

1,52

50

1,53

31,10

68,90

35,2

58,80

6,00

1,53

29,60

70,40

33,6

60,20

6,20

1,50

32,10

67,90

35,8

57,00

7,20

1,56

27,90

72,10

32,3

63,00

4,70

1,56

27,40

72,60

31,7

63,30

5,00

1,57

29,10

70,90

33,8

62,00

4,20

1,54

26,80

73,20

30,6

63,10

6,20

1,55

28,20

71,80

32,3

62,10

5,60

1,48

28,30

71,70

31,1

59,40

9,50

Среднее значение

1,54

28,95

71,05

32,94

61,00

6,06

 

Видно, что при содержании сухого наполнителя 50% пористость возрастает в 4 раза относительно пористости при содержании сухого наполнителя 30% и составляет 6,06%. Таким образом, обеспечивается уровень разброса механических характеристик путем создания дефектов, которые оказывают влияние на информативный параметр контроля Ед.

Объектом исследования механических характеристик служили образцы из углепластика КМУ-11тр размером 250×12×2 мм, предназначенные для входного контроля предела прочности при растяжении [19]. После замера динамического модуля упругости проводили испытания на разрушение для определения предела прочности при растяжении (σр). Имеющийся массив экспериментальных данных приведен в табл. 2.

Для того чтобы считать полученные данные достоверными и использовать их в дальнейшем для составления уравнений с помощью регрессионного анализа, необходимо провести статистический анализ параметров каждого из столбцов
табл. 2.

Таблица 2

Результаты расчета динамического модуля упругости (Ед) и испытаний на прочность

при растяжении (σр)

Условный номер

образца

Содержание сухих слоев 50%

Содержание сухих слоев 30%

по основе [0°]

по утку [90°]

по основе [0°]

по утку [90°]

σр, МПа

Ед, ГПа

σр, МПа

Ед, ГПа

σр, МПа

Ед, ГПа

σр, МПа

Ед, ГПа

1

730

62,8

639

61,7

699

64,7

728

63,7

2

742

63,7

650

64,3

746

59,1

738

62,4

3

747

64,4

651

65,2

748

69,8

739

56,6

4

753

66,1

651

63,9

756

66,3

753

64,3

5

759

69

668

64,8

757

67

767

64,8

6

762

59,6

672

63,2

762

65,6

767

64,4

7

768

65,8

684

64,9

765

67,4

779

62

8

769

66,7

696

63,5

767

68,3

785

64,4

9

772

65,1

697

63,8

773

64,4

785

62,7

10

772

69

708

64

778

69,3

786

64,5

11

784

63,1

724

68,9

780

65,2

795

63,7

12

798

80,4

728

76,9

784

69,2

796

63,7

13

805

88,5

730

73,1

785

66

798

64,5

14

813

82,8

734

77,3

792

67,8

799

64,8

15

819

86,2

751

81,2

795

65,3

799

64,6

16

823

85,3

764

77,1

795

66,8

800

64,6

17

825

88,2

769

77,3

807

68,4

800

62,7

18

826

83,3

772

76,1

810

64,9

824

68,2

19

834

86,7

781

80

825

65,8

828

64,4

20

835

88,6

800

85

825

65,1

21

861

90

827

84,1

830

48,7

22

834

64,4

23

848

65,8

24

860

69,2

25

865

68,2

 

Расчетные параметры – показатели вариации:

– среднее линейное отклонение (d) – для оценки отличия отдельных измерений от среднего значения;

– среднее квадратическое отклонение (S) – показывает абсолютную неопределенность выборки относительно среднего значения, мера дисперсии выборки;

– относительный коэффициент вариации (v) – мера однородности выборки, устойчивости ее значений.

На основании предварительного анализа показателей вариации проведем регрессионный анализ зависимости прочности при растяжении (y) от динамического модуля упругости (x):

1. Средние арифметические:   

2. Дисперсии и средние квадратические отклонения соответственно: S2(x), S2(у) и S(x), S(у).

3. Коэффициенты уравнения регрессии: aи b.

4. Коэффициент корреляции (rxy) принимает значения от -1 до +1 (оцениваются по шкале Чеддока).

5. Проверка значимости коэффициента корреляции и коэффициентов уравнения регрессии по выдвинутым гипотезам:

rxy=0 – нет линейной взаимосвязи между переменными;

rxy≠0 – есть линейная взаимосвязь между переменными.

Для того чтобы проверить «нулевую» гипотезу, необходимо вычислить величину случайной ошибки tнабл и сравнить ее со значением tкрит таблицы Стьюдента при коэффициенте доверительной вероятности α=0,01 и числе степеней свободы k=n-m-1 (n – количество образцов; m=1 – количество объясняющих факторов (Ед)). При tкрит>|tнабл| корреляция признается незначимой. При |tнабл|>tкрит – «нулевую» гипотезу исключают и корреляцию признают статистически значимой.

Подобным образом проверяется статистическая значимость коэффициентов aи bполученного уравнения при сравнении величины tкрит с ta и tb. Предварительно рассчитывают Sa и Sb – стандартные отклонения регрессии случайных величин aи b.

6. Средняя ошибка аппроксимации  – отклонение расчетных значений от фактических.

7. Коэффициент детерминации R2 показывает изменение значений yр) через вариацию факторного признака x(Ед), т. е. во скольких случаях из 100 изменения х(Ед) приводят к изменению yр), численно этот коэффициент равен квадрату коэффициента корреляции.

Коэффициент детерминации R2 используется для проверки существенности уравнения линейной регрессии в целом. Данная проверка проводится посредством F-критерия Фишера (F). Если расчетное значение критерия при k1=m и k2=n-m-1 степенях свободы больше табличного значения при заданном уровне значимости, то модель считается значимой. В данных условиях Fтабл=8,18.

Результаты расчетов с комментариями для каждого из параметров приведены в табл. 3 и 4. Исключив в данном случае из описания сложные математические вычисления, приведем конечные результаты.

 

Таблица 3

Результаты расчета показателей вариации

 

Расчетный

показатель

Содержание сухих слоев 50%

Содержание сухих слоев 30%

Примечание

по основе [0°]

по утку [90°]

по основе [0°]

по утку [90°]

σр,

МПа

Ед,

ГПа

σр,

МПа

Ед,

ГПа

σр, МПа

Ед, ГПа

σр, МПа

Ед,

ГПа

Среднее

линейное

отклонение (d)

31,97

10,50

45,01

7,20

31,1

2,4

21,68

1,30

Дисперсия (S)

35,678

10,832

52,760

7,705

38,639

4,116

26,910

2,107

Относительный

коэффициент вариации (v), %

4,52

14,40

7,34

10,81

4,88

6,26

3,44

3,31

Поскольку v<30%, то совокупности однородны, а вариация незначительная

 

После анализа совокупностей случайных величин очевидно, что полученные результаты достоверны и их можно использовать для дальнейших расчетов. Далее переходят к расчету уравнений регрессии и их проверке.

 

Таблица 4

Результаты регрессионного анализа

Расчетный параметр

Содержание сухих слоев 50%

Содержание сухих слоев 30%

Примечание

по основе [0°]

по утку [90°]

по основе [0°]

по утку [90°]

 ГПа

75,014

71,252

65,708

63,737

 МПа

790,333

718,857

791,440

782,421

     

59641,21

51593,70

51993,09

49900,17

S2(x), ГПа

117,34

59,36

16,94

4,44

S2(у), МПа

1273,56

2783,65

1493

724,14

S(x), ГПа

10,832

7,704

4,116

2,107

S(у), МПа

35,687

52,760

38,639

26,910

a

563,440

270,631

833,82

335,62

b

3,025

6,291

-0,64

7,01

rxy

0,918

0,919

-0,068

0,549

При содержании сухого наполнителя 50% связь между σр и Ед в обоих направлениях вырезки образцов очень высокая и прямая.

При содержании сухого наполнителя 30%:

– по основе связь – очень незначительная и обратная; – по утку – заметная и прямая

tнабл

10,098

10,133

0,328

2,708

При содержании сухого наполнителя 50% |tнабл|>tкрит=2,861, следовательно, линейное уравнение регрессии значимо.

При содержании сухого наполнителя 30%:

– по основе |tнабл|<tкрит=2,807, следовательно, линейное уравнение регрессии незначимо;

– по утку |tнабл|<tкрит=2,898, следовательно, линейное уравнение регрессии незначимо

Sk

14,87

21,92

40,19

23,78

Sa

0,3

0,621

128,561

165,101

Sb

22,703

44,49

1,953

2,589

ta

10,1

6,08

6,48

2,03

При содержании сухого наполнителя 50% ta>tкрит=2,861, следовательно, коэффициент регрессии значим.

При содержании сухого наполнителя 30%:

– по основе ta>tкрит=2,807, следовательно, коэффициент регрессии значим;

– по утку ta<tкрит=2,898, следовательно, коэффициент регрессии незначим

tb

24,82

10,13

0,33

2,71

При содержании сухого наполнителя 50% tb>tкрит=2,861, следовательно, коэффициент регрессии значим.

При содержании сухого наполнителя 30%:

– по основе tb>tкрит=2,807, следовательно, коэффициент регрессии значим;

– по утку tb<tкрит=2,898, следовательно, коэффициент регрессии незначим

 %

1,44

2,57

3,89

2,31

Значения 5–7% свидетельствуют о хорошем подборе уравнения регрессии

R2

0,8429

0,8439

0,0046

0,3013

При содержании сухого наполнителя 50% в 84,29 и 84,39% случаев изменения Ед приводят к изменению σр. В остальных 15,71 и 15,61% случаев значения σр объясняются факторами, не учтенными в модели, случайными и статистическими ошибками.

При содержании сухого наполнителя 30% в 0,46 и 30,13% случаев изменения Ед приводят к изменению σр. В остальных 99,54 и 79,87% случаев значения σр объясняются факторами, не учтенными в модели, случайными и статистическими ошибками

F

101,96

102,69

0,108

7,332

При содержании сухого наполнителя 50% значение F>Fтабл=8,18, следовательно, коэффициент детерминации значим.

При содержании сухого наполнителя 30%:

– по основе значение F<Fтабл=7,88, следовательно, коэффициент детерминации незначим;

– по утку значение F<Fтабл=8,4, следовательно, коэффициент детерминации незначим

Результаты и обсуждение

Сравнивая значения разброса параметров Ед и σр при содержании сухого наполнителя 50% по основе (соответственно 27 ГПа и 131 МПа) и утку (соответственно 22,4 ГПа и 188 МПа) с аналогичными значениями при содержании сухого наполнителя 30% по основе (соответственно 3,5 ГПа и 166 МПа) и утку (соответственно 11,6 ГПа и 99 МПа), наблюдаем больший разброс значений в образцах с 50%-ным содержанием сухого наполнителя. В то же время регрессионный анализ показал очевидную несостоятельность регрессионной модели при содержании сухого наполнителя 30%. Небольшой разброс значений σр в образцах совместно с небольшим разбросом значений Ед не позволяют рассчитать подходящее уравнение регрессии. Это означает, что при содержании сухого наполнителя 50% прибор ИМД-2003 и используемый метод определения Ед позволяют определять изменение значений σр намного точнее из-за широкого разброса значений переменной Ед и зависимой переменной σр. Вместе с тем при содержании 30% сухого наполнителя по основе, несмотря на широкий разброс значений 166 МПа, прибор не фиксирует большой разброс значений Ед, что возможно происходит из-за неучтенных в модели факторов и неспособности выразить их через измерение динамического модуля упругости Ед.

Принимая результаты при содержании сухого наполнителя 30% несостоятельными, при помощи регрессионного анализа рассчитаны уравнения зависимостей прочности при растяжении (σр) от динамического модуля упругости (Ед) при вырезке образцов в направлении основы и утка наполнителя. Уравнение регрессии имеет вид y=bx+a. На основании поля корреляции можно выдвинуть гипотезу о том, что связь между всеми возможными значениями Ед и σр носит линейный характер:

σр(основа)=3,025Ед+562,44 (МПа), r=0,919; rкрит=0,549;                       (1)

 

σр(уток)=6,291Ед+270,631 (МПа), r=0,918; rкрит=0,549.                       (2)

 

Результаты приведены на рисунке в виде зависимости σр(Ед).

 

 

Зависимости динамического модуля упругости от прочности при растяжении углепластика КМУ-11тр в направлении основы (а) и утка (б)

Коэффициент регрессии b показывает на сколько единиц МПа в среднем изменяется значение σр при изменении Ед на 1 ГПа. Коэффициент a указывает на уровень значений σр, но только в том случае, если величина х находится близко к значениям Ед, использованным в модели. Именно поэтому важно включать в уравнение большое количество экспериментальных данных. При этом, чем шире диапазон значений Ед и σр, участвующих в модели, тем точнее выявленная связь (при ее наличии) и тем точнее будут рассчитаны значения искомой величины, даже если линия регрессии довольно точно описывает значения σр. В то же время, несмотря на точность полученного уравнения, если фактические значения σр и Ед находятся достаточно далеко от использованных в модели (или если нарушается взаимосвязь σр и Ед), то отсутствует гарантия точности расчета величины σр через значения Ед по данной конкретной модели. Таким образом, при достаточном количестве разнообразных экспериментальных данных, динамический модуль упругости может использоваться в качестве меры статического модуля упругости по уравнениям (1) и (2) при уровне значимости α=0,01. В работе [14] на тех же материалах получены корреляционные зависимости с меньшей точностью, при этом испытано большее количество образцов. Там же упомянуто о пути улучшения точности зависимостей через введение в образцы дефектов для получения широкого разброса диагностируемых свойств. Данная работа подтверждает эффективность предложенного способа на примере исследуемых материалов, где вместо статического модуля упругости при растяжении взят параметр прочности при растяжении. Точность, выраженная в коэффициенте корреляции, возросла с 0,759/0,614 до 0,919/0,918 (в числителе – по основе; в знаменателе – по утку).

 

Заключения

Показаны возможность и важность метода повышения точности корреляционных уравнений при использовании результатов НК для расчета модуля упругости материала. Обозначены вопросы по исследованию неучтенных факторов при изменении прочности при растяжении.


ЛИТЕРАТУРА REFERENCE LIST
1. Каблов Е.Н. Материалы для авиакосмической техники // Все материалы. Энциклопедический справочник, 2007. №5. С. 7–27.
2. Мурманский Б.Е. Разработка, апробация и реализация методов повышения надежности и совершенствования системы ремонтов паротурбинных установок в условиях эксплуатации: дис. докт. техн. наук. Екатеринбург, 2015. 457 с.
3. Машиностроение: энциклопедия в 40 т. / под общ. ред. К.В. Фролова. М.: Машиностроение, 1998. Т. IV-3: Надежность машин / под ред. В.В. Клюева. 592 с.
4. ГОСТ 27.002–2015. Надежность в технике (ССНТ). Термины и определения. М: Стандартинформ, 2016. 28 с.
5. Композиционные материалы / под ред. Л. Браутмана, Р. Крока. М.: Машиностроение, 1978. Т. 7: Анализ и проектирование конструкций. Ч. 1 / под ред. К. Чамиса. 300 с.
6. Каблов Е.Н., Старцев В.О. Системный анализ влияния климата на механические свойства полимерных композиционных материалов по данным отечественных и зарубежных источников (обзор) // Авиационные материалы и технологии. 2018. №2. С. 47–58. DOI: 10.18577/2071-9140-2018-0-2-47-58.
7. Иосилевич Г.Б., Лебедев П.А., Стреляев В.С. Прикладная механика: для студентов втузов. М.: Машиностроение, 2012. 576 с.
8. Феодосьев В.И. Сопротивление материалов: учеб. для вузов. 10-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. 592 с.
9. Бочкарева С.А. Оценка надежности конструкций из полимерных композиционных материалов с учетом разброса управляющих параметров: автореф. дис. … канд. физ.-мат. наук. Томск, 2006. 21 с.
10. Мурашов В.В., Косарина Е.И., Генералов А.С. Контроль качества авиационных деталей из полимерных композиционных материалов и многослойных клееных конструкций // Авиационные материалы и технологии. 2013. №3. С. 65–70.
11. Каблов Е.Н. Материалы и технологии ВИАМ для «Авиадвигателя» // Пермские авиационные двигатели. 2014. №31. С. 43–47.
12. Каблов Е.Н. Инновационные разработки ФГУП «ВИАМ» ГНЦ РФ по реализации «Стратегических направлений развития материалов и технологий их переработки на период до 2030 года» // Авиационные материалы и технологии. 2015. №1 (34). С. 3–33. DOI: 10.18577/2071-9140-2015-0-1-3-33.
13. Генералов А.С., Мурашов В.В., Косарина Е.И., Бойчук А.С. Построение и анализ корреляционных связей для оценки прочностных свойств углепластиков реверберационно-сквозным методом // Авиационные материалы и технологии. 2014. №1. С. 58–63. DOI: 10.18577/2071-9140-2014-0-1-58-63.
14. Истягин С.Е., Постнов В.И. К вопросу о корреляционной зависимости информативных параметров контроля при диагностике свойств ПКМ // Известия Самарского научного центра РАН. 2017. Т. 19. №4 (2). С. 229–237.
15. Троицкий В.А., Карманов М.Н., Троицкая Н.В. Неразрушающий контроль качества композиционных материалов // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. 2016. №1. С. 295–296.
16. Болотин В.В., Новичков Ю.Н. Механика многослойных конструкций. М.: Машиностроение, 1980. 375 с.
17. Победря Б.Е. Механика композиционных материалов. М.: Изд-во МГУ, 1984. 336 с.
18. ГОСТ 56682–2015. Композиты полимерные и металлические. Методы определения объема матрицы, армирующего наполнителя и пустот. М.: Стандартинформ, 2016. 24 с.
19. ГОСТ 11262–2017. Пластмассы. Метод испытания на растяжение. М.: Стандартинформ, 2018. 24 с.
1. Kablov E.N. Materialy dlya aviakosmicheskoy tekhniki [Materials for aerospace] // Vse materialy. Entsiklopedicheskiy spravochnik, 2007. №5. S. 7–27.
2. Murmanskiy B.E. Razrabotka, aprobatsiya i realizatsiya metodov povysheniya nadezhnosti i sovershenstvovaniya sistemy remontov paroturbinnykh ustanovok v usloviyakh ekspluatatsii: dis. dokt. tekhn. nauk [Development, testing and implementation of methods to improve the reliability and improve the repair system of steam turbine units in operation: thesis, Doc. Sc. (Tech.)]. Ekaterinburg, 2015. 457 s.
3. Mashinostroyeniye: entsiklopediya v 40 t. / pod obshch. red. K.V. Frolova [Engineering: encyclopedia of 40 vol. / gen. ed. By K.V. Frolov]. M.: Mashinostroyeniye, 1998. T. IV-3: Nadezhnost' mashin / pod red. V.V. Klyuyeva. 592 s.
4. GOST 27.002–2015. Nadezhnost v tekhnike (SSNT). Terminy i opredeleniya [State Standard 27.002–2015. Reliability in technology (SAT). Terms and Definitions]. M: Standartinform, 2016. 28 s.
5. Kompozitsionnyye materialy / pod red. L. Brautmana, R. Kroka [Composite materials / ed. L. Brautman, R. Krok]. M.: Mashinostroyeniye, 1978. T. 7: Analiz i proyektirovaniye konstruktsiy. CH. 1 / pod red. K. Chamisa. 300 s.
6. Kablov E.N., Startsev V.O. Sistemnyj analiz vliyaniya klimata na mekhanicheskie svojstva polimernykh kompozitsionnykh materialov po dannym otechestvennykh i zarubezhnykh istochnikov (obzor) [Systematical analysis of the climatics influence on mechanical properties of the polymer composite materials based on domestic and foreign sources (review)] // Aviacionnye materialy i tehnologii. 2018. №2 (51). S. 47–58. DOI: 10.18577/2071-9140-2018-0-2-47-58.
7. Iosilevich G.B., Lebedev P.A., Strelyayev V.S. Prikladnaya mekhanika: dlya studentov vtuzov [Applied mechanics: for students of technical colleges]. M.: Mashinostroyeniye, 2012. 576 s.
8. Feodosyev V.I. Soprotivleniye materialov: ucheb. dlya vuzov. 10-ye izd., pererab. i dop. [Resistance materials: textbook for universities. 10th ed., rev. and add.]. M.: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana, 1999. 592 s.
9. Bochkareva S.A. Otsenka nadezhnosti konstruktsiy iz polimernykh kompozitsionnykh materialov s uchetom razbrosa upravlyayushchikh parametrov: avtoref. dis. … kand. fiz.-mat. nauk [ssessment of the reliability of structures made of polymer composite materials, taking into account the spread of control parameters: authors thesis, Cand. Sc. (Tech.)]. Tomsk, 2006. 21 s.
10. Murashov V.V., Kosarina E.I., Generalov A.S. Kontrol kachestva aviacionnyh detalej iz polimernyh kompozicionnyh materialov i mnogoslojnyh kleevyh konstrukcij [Quality control of aviation parts made from polymer composite materials and multilayers adhered constructions] // Aviacionnye materialy i tehnologii. 2013. №3. S. 65–70.
11. Kablov E.N. Materialy i tekhnologii VIAM dlya «Aviadvigatelya» [Materials and technologies of VIAM for Aviadvigatel] // Permskiye aviatsionnyye dvigateli. 2014. №31. S. 43–47.
12. Kablov E.N. Innovacionnye razrabotki FGUP «VIAM» GNC RF po realizacii «Strategicheskih napravlenij razvitiya materialov i tehnologij ih pererabotki na period do 2030 goda» [Innovative developments of FSUE «VIAM» SSC of RF on realization of «Strategic directions of the development of materials and technologies of their processing for the period until 2030»] // Aviacionnye materialy i tehnologii. 2015. №1 (34). S. 3–33. DOI: 10.18577/2071-9140-2015-0-1-3-33.
13. Generalov A.S., Murashov V.V., Kosarina E.I., Boychuk A.S. Postroyeniye i analiz korrelyatsionnykh svyazey dlya otsenki prochnostnykh svoystv ugleplastikov reverberatsionno-skvoznym metodom [Plotting of correlation curves and analysis of CFRP strength properties estimated by acoustic-ultrasonic technique] // Aviacionyye materialy i tehnologii. 2014. №1. S. 58–63. DOI: 10.18577/2071-9140-2014-0-1-58-63.
14. Istyagin S.E., Postnov V.I. K voprosu o korrelyatsionnoy zavisimosti informativnykh parametrov kontrolya pri diagnostike svoystv PKM [On the question of the correlation of informative control parameters in the diagnosis of PCM properties] // Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra RAN. 2017. T. 19. №4 (2). S. 229–237.
15. Troitskiy V.A., Karmanov M.N., Troitskaya N.V. Nerazrushayushchiy kontrol kachestva kompozitsionnykh materialov [Non-destructive quality control of composite materials] // Tekhnicheskaya diagnostika i nerazrushayushchiy kontrol. 2016. №1. S. 295–296.
16. Bolotin V.V., Novichkov Yu.N. Mekhanika mnogosloynykh konstruktsiy [Mechanics of multilayer structures]. M.: Mashinostroyeniye, 1980. 375 s.
17. Pobedrya B.E. Mekhanika kompozitsionnykh materialov [Mechanics of composite materials]. M.: Izd-vo MGU, 1984. 336 s.
18. GOST 56682–2015. Kompozity polimernyye i metallicheskiye. Metody opredeleniya obyema matritsy, armiruyushchego napolnitelya i pustot [State Standard 56682–2015. Polymer and metal composites. Methods for determining the volume of the matrix, reinforcing filler and voids]. M.: Standartinform, 2016. 24 s.
19. GOST 11262–2017. Plastmassy. Metod ispytaniya na rastyazheniye [State Standard 11262–2017. Plastics Tensile test method]. M.: Standartinform, 2018. 24 s.
Вы можете оставить комментарий к статье. Для этого необходимо зарегистрироваться на сайте.