Application of MarSurf XR 20 tool for measuring of surface roughness in teaching process at “Standardization, Metrology and Certification” department of UMech



Cite item

Full Text

Abstract

This paper proposes the use of measure tool Mar-Surf XR 20 in teaching process: laboratory work for assessment of surface roughness parameters, including development of MarWin measuring algorithm for MarSurf XR 20 and processing of results. The authors proposed a scheme to verify the theoretical level preparedness of students, as well as for protection of laboratory work. Evaluation is carried out in the form of computer-based testing in MyTestX program. Future prospects for the use of the installation in the learning process. There are future prospects for use of the installation in the teaching process.

About the authors

O. B. Bavykin

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: smis@mami.ru

S. V. Plaksin

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: smis@mami.ru

References

  1. http://www.mami.ru/
  2. Приказ от 22 декабря 2009 г. № 799 «Об утверждении и введении в действие федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению подготовки 221700 Стандартизация и метрология (квалификация (степень) «бакалавр»)» // Министерство образования и науки Российской Федерации.
  3. http://www.mami.ru/psr/?p=program
  4. http://www.mahr.de/
  5. Бавыкин О.Б. Применение в образовании специализированных компьютерных программ «NOVA» и «MYTESTX» / О.Б. Бавыкин // IDO Science. 2011. № 1. С. 10-11.
  6. Бавыкин О.Б. Оценка качества поверхности машиностроительных изделий на основе комплексного подхода с применением многомерной шкалы / О.Б. Бавыкин // Известия МГТУ «МАМИ». - 2012, - №1 (13). - С. 139-142.
  7. Бавыкин О.Б. Устройство для измерений фрактальной размерности поверхностного слоя / О.Б. Бавыкин // Инженерный вестник. 2013. №С. 1-10.
  8. Бавыкин О.Б. Фрактальная многомерная шкала, предназначенная для управления режимом размерной ЭХО и оценки его выходных данных / О.Б. Бавыкин // Инженерный вестник. 2013. № 7. С. 1-8.
  9. Mandelbrot B.B. Fractals // Encyclopedia of Physical Science and Technology. - N.Y.: Academic Press, 1987. V.5. P.579-593.
  10. Hurst H.E., Black R.P., Simaika Y.M. Long-Term Storege: An Experimental Study. - L.: Constable, 1965.
  11. Саушкин Б.П. Перспективы развития и применения физико-химических методов и технологий в производстве двигателей / Б.П. Саушкин, Б.В. Шандров, Ю.А. Моргунов // Известия МГТУ «МАМИ». -2012, - Т. 2. №2 (14), - С. 242-248.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2014 Bavykin O.B., Plaksin S.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».