Fractal analysis of surface profile of machine parts using measuring device MarSurf XR20



Cite item

Full Text

Abstract

This paper proposes a method of fractal analysis of surface profile, based on joint application of the measuring device MarSurf XR20, spreadsheet editor Microsoft Excel and computer programs Fractan and MarWin. The results of surface profile fractal analysis obtained by using the proposed method are presented.

About the authors

O. B Bavykin

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: umo@mami.ru

S. V. Plaksin

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: umo@mami.ru

O. F Vycheslavova

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: umo@mami.ru
д.т.н. проф.

References

  1. Бавыкин О.Б., Вячеславова О.Ф. Современные методы оценки качества поверхностей деталей машин. Учебное пособие / Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ), кафедра «Стандартизация, метрология и сертификация». Москва, 2010.
  2. Табенкин А.Н., Тарасов С.Б., Степанов С.Н. Шероховатость, волнистость, профиль. Международный опыт / Под ред. к.т.н. Н.А. Табачниковой. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2007, 136 с.
  3. Бавыкин О.Б. Взаимосвязь свойств поверхности и ее фрактальной размерности / О.Б. Бавыкин, О.Ф. Вячеславова // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. 2013. Т. 2. № 1 (15). С. 14-18.
  4. Бавыкин О.Б. 77-48211/596023 устройство для измерений фрактальной размерности поверхностного слоя // Инженерный вестник. 2013. № 06. С. 3.
  5. Бавыкин О.Б. Методы оценки фрактальной размерности поверхностного слоя // Мир измерений. 2014. № 2. С. 16-20.
  6. Овсянников В.Е., Рогов Е.Ю., Остапчук А.К. Определение фрактальной размерности временного ряда при помощи показателя Херста v1.0: свидетельство об отраслевой регистрации разработки №11373 / - № 50200801858; заявл. 11.09.2008; опубл. 11.09.2008; Инновации в науке и образовании № 9(44). 6 с.
  7. Бавыкин О.Б., Плаксин С.В. Опыт применения в учебном процессе прибора для измерения шероховатости поверхности MarSurf XR 20. Известия МГТУ «МАМИ» № 1(19), 2014, т.2. С. 413-417
  8. Потапов А.А., Бавыкин О.Б. Основы учебного курса «Методы фрактального анализа» // Нелинейный мир. 2014. Т. 12. № 1. С. 004-008.
  9. Потапов А.А., Вячеславова О.Ф., Бавыкин О.Б. Параметрическая методика определения наличия фрактальных свойств у электрохимически обработанных поверхностей // Нелинейный мир. 2014. Т. 12. № 3. С. 3-12.
  10. http://elibrary.ru/query_results.asp

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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

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».