OBRABOTKAMETALLOV Vol. 28 No. 1 2026 69 TECHNOLOGY Следует отметить, что использование параметра Rz для оценки периодического профиля поверхности является методологически некорректным. Этот показатель отражает лишь амплитудные характеристики неровностей и не учитывает регулярность структуры, что приводит к искажению интерпретации результатов. Выбранная базовая длина lr = 0,8 мм во всех измерениях могла усилить эффект смещения, снижая достоверность полученных данных. Таким образом, результаты измерений в диапазоне 1,6 < Rz < 12,5 не могут рассматриваться как полностью корректные и требуют уточнения с применением более адекватных параметров для периодических профилей. Наличие повторяющихся элементов в профиле шероховатости может быть обусловлено износом инструмента, вибрациями или различными технологическими дефектами [19]. Поэтому перед выбором базовой длины необходимо убедиться, что анализируемый профиль обладает периодичностью. В частности, в настоящей работе при фрезеровании профиль шероховатости поверхности рассматривается как кинематикогеометрическая проекция формы инструмента, полученная на окончательных операциях механической обработки. Результаты и их обсуждение В этом разделе представлены результаты статистического анализа параметров шероховатости поверхности, включающие в себя оценку корреляционных зависимостей, проверку достаточности выборки, анализ распределений параметров формы профиля, а также построение регрессионных моделей. Такой подход позволяет комплексно оценить структуру данных, выявить устойчивые зависимости и определить информативность отдельных параметров. В табл. 2 представлены парные коэффициенты корреляции Пирсона между параметрами шероховатости поверхности при объеме выборки n = 16. Полученные значения демонстрируют высокую степень взаимосвязи между амплитудными параметрами, что подтверждает их линейную зависимость и общность механизмов формирования. При этом параметры, характеризующие форму профиля (Rsk и Rku), проявляют отрицательные или умеренные корреляции с амплитудными характеристиками, что указывает на их независимость и различную чувствительность к структуре профиля. Для оценки достаточности выборки при выявлении статистически значимых коэффициентов корреляции использован расчет минимального числа наблюдений, результаты которого представлены в табл. 3. Анализ показывает, что минимальный объем выборки существенно зависит от ожидаемой величины коэффициента корреляции, уровня значимости и мощности теста. Так, при слабых корреляциях (r ≤ 0,2) требуемое число наблюдений достигает сотен, тогда как для умеренных и сильных связей (r ≥ 0,4) достаточно выборки в несколько десятков измерений. Т а б л и ц а 2 Ta b l e 2 Парные коэффициенты корреляции Пирсона (α = 0,01; n = 16) Pearson correlation coeffi cients (α = 0.01; n = 16) Ra Rq Rz Rp Rt Rc Rv Rsm Rsk Rku Ra 1 0,99 0,99 0,99 0,97 0,99 0,99 0,94 −0,22 −0,63 Rq 0,99 1 0,99 0,99 0,97 0,99 0,99 0,94 −0,23 −0,63 Rz 0,99 0,99 1 0,98 0,98 0,99 0,99 0,94 −0,25 −0,62 Rp 0,99 0,99 0,98 1 0,94 0,99 0,99 0,91 −0,12 −0,57 Rt 0,97 0,97 0,98 0,94 1 0,98 0,98 0,95 −0,43 −0,66 Rc 0,99 0,99 0,99 0,99 0,98 1 0,99 0,95 −0,25 −0,63 Rv 0,99 0,99 0,99 0,99 0,98 0,99 1 0,94 −0,25 −0,62 Rsm 0,94 0,94 0,94 0,91 0,95 0,95 0,94 1 −0,38 −0,81 Rsk −0,22 −0,23 −0,25 −0,12 −0,43 −0,25 −0,25 −0,38 1 0,57 Rku −0,63 −0,62 −0,62 −0,57 −0,66 −0,63 −0,62 −0,81 0,57 1
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1