Фрактальная многомерная шкала, предназначенная для управления режимом размерной ЭХО и оценки его выходных данных



Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье предложен уточненный и расширенный вариант ранее предлагаемой фрактальной многомерной шкалы, позволяющей через значения фрактальной размерности регулировать режим размерной электрохимической обработки и оценивать структурно-динамические характеристики обработанной поверхности.

Об авторах

О. Б Бавыкин

Университет машиностроения

Email: ray86@list.ru

Список литературы

  1. Потапов А.А., Булавкин В.В., Герман В.А., Вячеславова О.Ф. Исследование микрорельефа обработанных поверхностей с помощью методов фрактальных сигнатур. // ЖТФ. 2005. Т. 75, № 5. с. 28 – 45.
  2. Вячеславова О.Ф. Современные технологии обработки материалов в свете теории фракталов и ее практического приложения. // Упрочняющие технологии и покрытия. 2006. № 2. с. 34-43.
  3. Потапов А.А., Вячеславова О.Ф. Качественная и количественная оценка поверхности деталей машин на основе фрактальных размерностей и фрактальных сигнатур // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2004. Т. 11. № 4. с. 901.
  4. Бавыкин О.Б. Оценка качества поверхности машиностроительных изделий на основе комплексного подхода с применением многомерной шкалы. // Известия МГТУ «МАМИ». 2012. № 1. с. 139-142.
  5. Бавыкин О.Б., Вячеславова О.Ф. Определение интенсивности фрактальных свойств поверхностей конструкционных материалов по данным статистического анализа. // Труды международной 77-й научно-технической конференции ААИ «Автомобиле- и тракторостроение в России: приоритеты развития и подготовка кадров». – Москва, 2012 г. С. 12-21.
  6. Бавыкин О.Б. Применение в образовании специализированных компьютерных программ «Nova» и «MyTestX». // IDO Science. 2011. № 1. с. 10-11.
  7. Вячеславова О.Ф., Бавыкин О.Б. Комплексная оценка качества поверхности и эксплуатационных свойств изделий из наноматериалов. // Автомобильная промышленность. 2012. № 3.
  8. Mandelbrot B.B. The Fractal Geometry of Nature. – N. Y.: Freeman, 1982. 468 p.
  9. Бавыкин О.Б., Вячеславова О.Ф. Формирование наименьшего значения шероховатости поверхности деталей машин на основе выбора оптимальных режимов размерной электрохимической обработки. // Известия МГТУ «МАМИ». 2010. № 2 (10). с. 103-108.
  10. Носков А.В., Балмасов А.В., Козлова Н.Б., Лилин С.А. Фрактальные свойства поверхности вольфрама по данным импедансной спектроскопии границы раздела металл-раствор. // Журн. физ. химии. 2003. Т. 77. с. 2081.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Бавыкин О.Б., 2012

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