2.2 Микроскопическое исследование структурных и фазовых изменений углеродистой стали

Микроскопическое исследование провели на оптическом микроскопе «Axiovert-200 MAT» при увеличениях 200, 500 и 1000 крат. Используя программу ВидеоТесТ «Металл 1.0», а также энергодисперсный спектрометр JNCA ENERGY (Англия) произвели обработку изображений. Энергодисперсный спектрометр JNCA ENERGY (Англия) установлен на электронно-зондовом микроанализаторе JEOL (Джеол). Прибор JEOL имеет диапазон увеличений от 40 до 40000 крат. Микроанализатор работает следующим образом: на образец направляется высокоэнергетический (25 кэв) узкий (1 мкм) луч электронов, производиться сканирование образца, при этом регистрируются вторичные электроны, испускаемые образцом. Необходимо отметить, что при обработке таким методом получается похожая на оптические фотографии картина. Однако, из-за того, что луч электронов очень тонкий (≈ 1-2 мкм), глубина фокуса значительно выше, с большим увеличением удается различать более мелкие структурные составляющие образца.

Используя стандартные методы [62,63,64] осуществляли количественный и фазовый анализ параметров дефектной субструктуры. По традиционной методике на шлифовальных и полировочных кругах приготовили шлифы для металлографического исследования. Концентрированный раствор азотной кислоты в этиловом спирте использовали для травления образцов.

2.3 Методика статистической оценки результатов эксперимента

Одним из важнейших элементов системы обеспечения качества листового проката является статистический метод количественной и качественной оценки механических свойств и структурных показателей получаемой продукции. При этом многократными измерениями полученные экспериментальные данные математически обрабатывают и оценивают точность проведения экспериментов [64, 65, 66].

Средний размер измеряемой величины , дисперсия распределения и среднеквадратичное отклонение по критерию Стьюдента определяют по формуле [65, с. 34 – 195]:

(2.1)

(2.2)

(2.3)

где N_i – число измерений в каждом опыте;

D_i – размер измеряемой величины в каждом опыте;

n – число повторных опытов.

При проведении и обработке экспериментально полученных данных исследователи решают вопрос, связанный с включением в дальнейшую статистическую обработку грубые результаты, которые очень отличаются от всех других результатов. Делают проверку на попадание грубого результата в разряд больших ошибок. При возможности отбрасывают грубую ошибку эксперимента. При этом в большинстве случаев принимают, что ошибки измерения распределяются по нормальному закону распределения [66, с. 14 – 183].

Проверку попадания грубого результата в разряд больших ошибок осуществляют с помощью эмпирического стандарта [66, с. 14 – 183]:

, (2.4)

где – среднее арифметическое значение экспериментальных данных ;

m – количество измерений.

При этом определяют разность между «выскакивающим» значением и средним значением остальных (приемлемых) результатов, т.е. величину . Полученную величину делят на эмпирический стандарт и рассчитывают отношение:

(2.5)

После расчета полученную величину t сравнивают с критическими значениями t_n(P) (критерий Стьюдента) [66, с. 14 – 183]. Из данной работы известно, что в случае когда при заданном числе т приемлемых результатов отношение (2.5) оказывается больше критического, то экспериментально найденное значение содержит грубую ошибку и с надежностью Р можно грубое значение исключить из дальнейшей обработки результатов.