Порошкові дроти для підвищення зносостійкості

Вибір способу наплавлення – правильний вибір варіанту автоматичної наплавки має суттєве значення як з технічної, так і з економічної точки зору. Стосовно пресового інструменту слід розглянути наступні чотири методи автоматичного наплавлення:

• електродугова наплавлення під шаром флюсу;
• електродугова наплавлення в середовищі захисних газів;
• електрошлакове наплавлення;
• електродугове наплавлення відкритою дугою;

З технологічної точки зору-всі ці чотири методи можуть бути застосовані для наплавлення пресового інструменту, причому найбільшої продуктивності можна досягти при електрошлаковій наплавці. Однак електрошлаковий процес не дозволяє отримати наплавлений шар товщиною менше 10-12 мм, тоді я як в процесі пресування може бути використаний шар товщиною не більше 1-5 мм. Крім того, слід врахувати, що для розведення шлакової ванни потрібен додатковий об’єм основного металу. Внаслідок цього використання електрошлакового процесу для наплавлення пресового інструменту з економічні точки зору недоцільне.

Наплавлення відкритою дугою порошковим дротом – доволі перспективний спосіб відновлення пресового інструмента. Однак цей спосіб вимагає подальшого вдосконалення з точки зору підвищення якості та продуктивності процесу.

Ефективним способом автоматичного наплавлення внутрішніх поверхонь є наплавлення в середовищі захисних газів. Спосіб автоматичної наплавлення в середовищі вуглекислого газу, як найбільш простий і економічний, широко застосовується при відновленні внутрішніх поверхонь прес-втулок, матриць і матрицетримачів. Цей спосіб доцільно застосовувати також для наплавки деталей складних профілів малих діаметрів, деталей із зношеними кутами і кромками, коли застосування утримуючих флюс деталей утруднене.

 

 

Завданням практичної частини курсового проекту є Створити математичну модель 2-го порядку впливу легуючих компонентів порошкового дроту (Cr Ti) на зносостійкість (у)

 

 

У побудованій таблиці показано порядок складання експериментальних даних. Згідно із запропонованим планом було проведено досліди з експериментального наплавлення стосовно завдання.

Аналіз результатів експерименту

Аналізуємо результати розрахунку – статистично значущі ефекти (рівень p<0, 05) має один лінійний член 1L by 2L (таб. 2). Розрахована величина достовірності апроксимації (R – sqr = 0, 89617) – загальна якість моделі задовілна.

 

 

Для того, щоб визначити, наскільки добре модель описує експериментальні дані, використовуватимемо тест lack-of-fit (втрати згоди).

Повернемося до діалогового вікна результатів аналізу і встановимо опцію Pure Error (Чиста помилка).

У результаті розрахунку в програмі Statistica в таблицю результатів розрахунку додаються рядки значення втрати погодження і чистої помилки. При аналізі таблиці очевидно, що p-значення використаного додаткового тесту більше 0, 05, це означає, що математична модель представляється адекватною для опису відгуку

 

 

Після чого будуємо імовірнісний графік та визначаємо статистичну значущость впливу факторів, які беруть участь у експерименті.

 

 

З графіка бачимо, що лінійний член з міткою L знаходиться збоку від лінії нормального розподілу, що вказує на статистичну значущість його впливу на відгук і є графічним підтвердженням розрахункових даних.

Розглянемо також карту Парето. З допомогою цієї карти ми визначаємо значущость ефектів, що дають фактори, які ми досліджуємо.

 

 

Аналізуючи карту Парето, бачимо, що члени рівняння математичної моделі дають незначущі ефекти, окрім лінійного 1L by 2L. Відповідна йому колонка перетинає вертикальну лінію, яка представляє 95% -ий інтервал довірчої вірогідністі.

У таблиці (табл. 4) є такі дані: R-sqr=0, 91666 (Коефіцієнт достовірності апроксимації), Std. Err (Стандартна помилка), t (4) (Спостережуване значення критерію Стьюдента), р (Значущість α-гіпотези закритерієм Стьюдента) +95%... -95% (Довірчий інтервал для регресійних коефіцієнтів).

 

 

Отримали математичну модель впливу легуючих компонентів порошкового дроту (Cr Ti) на зносостійкість (у).

Ω расч = 15, 0573-29, 8816*Cr+16, 2402*Cr2 +9, 0173*Ti -34, 9816*Ti2 +26, 5212*Cr*Ti

Додамо до таблиці даних з результатами експерименту четвертий стовпчик Ω расч з розрахунковими даними, розрахованими за допомогою математичної моделі. У вікні Long Name (Повне ім'я) внизу діалогового вікна записати формулу математичної моделі

= 15, 0573-29, 8816*Cr+16, 2402*Cr2 +9, 0173*Ti -34, 9816*Ti2 +26, 5212*Cr*Ti

і натиснути OK. У стовпці Bрасч з'являться значення відгуку, розраховані за рівнянням математичної моделі для всіх факторів

З аналізу даних видно, що розрахункові значення сильно відрізняються від експериментальних значень. Це означає, що отримані експериментальні значення не зовсім коректні і не зовсім достовірні.

Визначимо тепер область значень факторів, в якій значення відгуку В є максимальним (або мінімальним). Для цього краще всього використовувати графік поверхні відгуку.

 

 

Для детальнішого розгляду області максимуму доцільно розглянути контурний графік – кнопка Fitted response profiles на вкладці Quick.

 

 

 

Створена математична модель впливу легуючих компонентів порошкового дроту на зносостійкість Ω расч = 15, 0573-29, 8816*Cr+16, 2402*Cr2 +9, 0173*Ti -34, 9816*Ti2 +26,