Качество поверхности и её влияние на эксплуатационные характеристики детали.
На рис.4 д кривая 2 характеризует износ поверхностей с меньшими начальными шероховатостями, чем кривая l. В этом случае величина и время приработочного изнашивания уменьшаются, а интенсивность эксплуатационного изнашивания остается той же. При меньшей шероховатости сопряженных поверхностей время работы деталей будет большим (Т2>T1 )
Рис 2.
Шероховатость поверхности и её влияние на износостойкость.
а, б — схемы контакта сопряженных деталей по образующей (вдоль оси) и по окружности; в — идеализированный и фактический контакт поверхностей; г, д — типовые графики износа во времени.
Шероховатость и волнистость поверхности взаимосвязаны между собой.
Волнистость является элементарным отклонением поверхности любой формы. Высота неровностей волнистости и высота шероховатости примерно одинаковы, отношение же шагов к высоте различны.
Волнистость — совокупность периодически повторяющихся неровностей на поверхности, которые образуются прежде всего в связи с колебаниями или относительными колебательными движениями в системе станок—инструмент—изделие.
Волнистость определяется на нормальном сечении поверхности, причем шероховатость и другие отклонения формы исключаются. К волнистости, как правило. относятся периодические неровности, у которых отношение шага к высоте больше 40. У изделий с круглым сечением к волнистости относятся отклонения в радиальном сечении, у которых шаг меньше 1/15 окружности.
Дополнительно
Эвристика и ее применение
В своей повседневной жизни человек все время
сталкивается с задачами легкими для него, но с трудом решаемыми машинами.
Тяжело создать программу, которая предусматривала бы все. Поэтому в условиях
недостаточности или сложности информации человек практически незаменим.
Преодолеть же пропасть между м ...
Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании
изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении
различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных
НС для распознавания образов и изображений:
применение для извлечение
...