No abstract

Савельева Е.А. 1 , соискатель степени к.т.н. кафедры механики и машиностроения Локтева Н.А. 2 , к.т.н., доцент кафедры сопротивления материалов и динамики прочности машин 1 Сибирский государственный индустриальный университет (654007, Россия, Кемеровская обл., г. Новокузнецк, ул. Кирова, 42) 2 Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (125993, Россия, г. Москва, Волоколамское шоссе, 4) Аннотация. Одной из основных задач металлургического машиностроения при создании и эксплуатации технологического оборудования является обеспечение необходимых показателей его надежности. Достижение надежности оборудования при его изготовлении связано с оперативным определением прочностных характеристик используемых при этом материалов и прежде всего их предела выносливости. В работе в качестве параметра оценки предела выносливости материалов используется сигнал акустической эмиссии. Для получения устойчивого сигнала, основываясь на результатах анализа синергетических процессов, протекающих в различных физических средах лазеров и мазеров, применен подход получения синергетического сигнала эмиссии волн напряжений (ЭВН) на базе дислокационной среды. Это позволило обеспечить достаточно мощный эмиссионный сигнал, характеризующий процесс движения дислокаций при формировании тех или иных дислокационных субструктур. Эксперимент, проведенный на образцах из стали, подтверждает тот факт, что использование организованного путем мелкоступенчатого растяжения образца акустического сигнала позволяет оценить внутренние процессы, происходящие в материалах. Результаты эксперимента дают возможность выделить участки упруго-пластической деформации материала с различной скоростью движения дислокаций. Основываясь на том, что деформируемые металлы являются самоогранизующимися системами с реализацией на разных стадиях их нагружения различных диссипативных механизмов, образующих соответствующие дислокационные структуры, установлена взаимосвязь интенсивности ЭВН со структурными особенностями дислокационных субструктур (ДСС). Одновременно сопоставлен момент изменения интенсивности ЭВН с пределом его выносливости. Это позволяет использовать сопровождающую формирование дислокационных структур эмиссию волн напряжений совместно с фиксацией возникающего в материале образца напряжения для определения предела выносливости.

No abstract

No abstract

Methods used to analyze one type of nonstationary stochastic processes-the periodically correlated process-are considered. Two methods of one-step-forward prediction of periodically correlated time series are examined. One-step-forward predictions made in accordance with an autoregression model and a model of an artificial neural network with one latent neuron layer and with an adaptation mechanism of network parameters in a moving time window were compared in terms of efficiency. The comparison showed that, in the case of prediction for one time step for time series of mean monthly water discharge, the simpler autoregression model is more efficient.