Obrabotka Metallov 2015 No. 1

ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ № 1 (66) 2015 9 ТЕХНОЛОГИЯ вание программы. В связи с изложенным ис- ходный фотоснимок, сохраняющийся в виде фотофайла с расширением JPEG , преобразовы- вался программой Adobe Photoshop CS 6 13.1.2, имеющей специальный инструмент « Shadow / Highlight – тени/света», который позволил пре- образовать темные участки (прижоги) и светлые участки (без прижогов) в различные цвета. Это облегчает конвертирование растровых изобра- жений цветов, закодированных в HTML- и RGB- кодах, которые сохраняются в виде txt файла с возможными оттенками цветов не более j = 16 [16]. В файле прижоги представлены нескольки- ми кодами = 1;3 j : 1 – RGB – (128, 128, 0); 2 – (0, 128, 0); 3 – (128, 0, 0), которые соответствуют HTML : #808000 olive, #008000 green, #800000 maroon. Количество прижогов для одной из де- талей = 1;10 v , прошлифованной кругом i , рас- считывается из выражения ïð Ï 100 %, 1; 4, j iv j iv P i P   = =       ∑ ∑ (1) где П iv – плотность прижогов поверхности v -й детали в процентах; Σ P ij , = 1;3 j – общее коли- чество пикселей цветов прижогов; Σ P ij – общее количество всех пикселей при переменном j при тех же условиях шлифования. Дополнительно на приборе ПМТ-3 прове- дено измерение микротвердости шлифованных поверхностей деталей HV i по методике [17], ко- торое позволяет оценить адекватность предла- гаемой методики количественного содержания прижогов. Для анализа экспериментальных данных в работе используются статистические подходы, обусловленные стохастической природой про- цесса шлифования. Получаемые параметры прижогов поверхности (1) и микротвердости представляют собой случайные величины (СВ), образующие независимые множества: { y iv }, = 1; 4 i , = 1; v n . (2) Существует два направления статистических методов: параметрическое и непараметрическое (в частности, ранговое), используемых для из- учения СВ. Характеристиками одномерного распределения частот для (2) служат [18–20]: средние • = i i y y , стандарты отклонений ( SD ) i , размахи = − max min i i R y y – для первого на- правления; медианы  i y , квартильные широты = − 0,75 0,25 ÊØ i i y y – для второго направле- ния. Первая из указанных частот характеризует меру положения (опорное значение) СВ, а по- следующие – меры рассеяния (прецизионность). Сдвиг • i y и  i y свидетельствует об асимметрии (скошенности) кривой распределений, которая приближенно вычисляется из выражения [18]: [ ] • = − =  3( ) / , 1; 4 i i As y y SD i . Параметрический метод статистики использу- ется в том случае, когда (2) обладают свойствами гомоскедастичности (синонимы – однородность или гомогенность дисперсий отклонений) и нор- мальности распределений. При нарушении этих ограничений рекомендуется, в частности, при- влекать ранговый метод, который не связан с конкретным семейством распределений и его свойствами. В работе [18] изложены методика выбора статистического метода и последующий поиск ожидаемых средних  i y  и медиан  , 1; 4. i my i = На первом этапе для (2) проводится одномерный дисперсионный анализ (ОДА) на предмет установления факта значимого разли- чия между уровнями мер положения, а на после- дующем – их множественный анализ, который завершается поиском ожидаемых аналогов для переменной = 1; 4 i . Обработка наблюдений (2) требует большого объема вычислений и прове- дена в программной среде Statistica 6.1.478.0. Влияние непараметрического метода на меры положения оценивается медианными коэффици- ентами при неизменном = 1; 4 i : • =  ì K ( / ) i i y y , (3)    ì K ( / ) i i my y • = . (4) Оценку работоспособности кругов = 2; 4 i относительно базового ВПК 25AF46L10V5КФ35 ( i = 1) ведем для обеих характеристик одномер- ного распределения частот (2) [21, 22]: =   1 K / i i y y , (5)    1 K / i i my my = , (6)