статьи в журнал Болгарии / 15 - Приходько и Шкаринстатья

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА КЛАССИФИКАЦИОННОГО АНАЛИЗА МАРОК ЧУГУНА

А.В. Галкин¹, Е. Михайлов², А.А. Шипельников¹, С.Л. Блюмин¹

¹Липецкий государственный технический университет, кафедра металлургии, ул. Московская, 30, 398600 Липецк, Россия

²Университет химической технологии и металлургии, Бульвар Св. Климента Охридского, 8, 1756 София, Болгария

_______________________________________________________________________________________________

АННОТАЦИЯ

Представлена информационная система, состоящая из базы данных, содержащей информацию о марках чугуна, и клиентского приложения, позволяющего добавлять, редактировать, удалять информацию из базы данных, а также осуществлять поиск марок чугуна по различным параметрам. Также рассматривается метод классификационного анализа марок чугуна, использующий элементы интервального анализа.

Ключевые слова: информационно-аналитическая система, база данных, чугуны

ВВЕДЕНИЕ

Современный уровень развития IT-технологий позволяет накапливать большой объем информации по различным отраслям деятельности. Электронные базы данных на текущий момент являются обычным явлением на предприятиях. В связи с большими объемами информации, хранящейся в БД, ставится вопрос о её использовании. Для обработки и извлечения знаний из информации необходимо применять методы интеллектуального анализа данных [1].

Одними из наиболее распространенных БД являются справочные системы. В данной работе рассматривается создание справочной информационной системы о марках чугунов. Хранение сведений обо всех марках чугунов в одном месте имеет определённые преимущества. Во-первых, такая БД играет роль справочника, в котором отражены одновременно сведения о составах, свойствах и области применения марок. Во-вторых, имеющаяся в базе информация может быть использована для классификационного анализа чугунов. Классификационный анализ может применяться по различным характеристикам, хранящимся в БД.

РЕЗУЛЬТАТЫ РАЗРАБОТОК И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Для создания информационной системы были поставлены следующие задачи:

- изучить информацию о составах, свойствах, области применения марок чугуна и возможных проблемах, связанных с использованием данной марки;

- спроектировать единую информационную систему для хранения данных о марках чугуна;

- создать клиентское программное обеспечение, позволяющее вносить в базу данных информацию о новых марках чугуна, просматривать и корректировать информацию об уже существующих в базе данных, а также осуществлять выборку по различным параметрам;

- разработать алгоритмы разбиения существующих марок на близкие группы по определённым характеристикам (составу, свойствам) на основе интервального кластерного анализа.

Для каждой марки конструкционных чугунов можно выделить четыре группы критериев оценки качества: химический состав, механические свойства, приоритетная область применения и возможные проблемы (плавка, модифицирование, качество литья).

Большинство марок конструкционных и доменных чугунов обычно содержат девять легирующих и прочих элементов, концентрация которых оговаривается в нормативно-технологической документации (НТД): углерод, кремний, марганец, хром, медь, никель, сера, фосфор, алюминий. При этом наличие всех девяти элементов в одной марке необязательно. Содержание каждого элемента задается некоторым интервалом концентрации, выраженной в процентах (или долях) по массе.

Главными механическими свойствами, по которым можно идентифицировать марку чугуна, являются прочность на разрыв (МПа), твёрдость (НВ) и относительное удлинение (для ВЧШГ и ЧВГ), которое измеряется в процентном соотношении изменения длины стандартного образца при приложении нагрузки (% отн.).

Данные показатели изменяются также в некоторых пределах интервалов распределения, задающихся согласно требованиям НТД. Область применения и возможные проблемы представляют собой текстовое описание. Обязательным требованием является возможность хранения и просмотра фотографий типичной микроструктуры всех марок чугунов, имеющихся в базе данных программы.

Ниже представлен пример описания чугуна марки «корезист». В табл. 1 представлен химический состав марки.

Таблица 1. Состав чугуна марки «корезист»

Марка чугуна	Массовая доля элементов, %
	C	Si	P	Mn	Ni	Cr	S	Al
Корезист	3,3-3,6	1,4-1,8	0,08	0,2-0,5	0,2-0,5	0,08-0,1	0,015	0,8-2,2

Механические свойства: «Прочность на разрыв: 220 – 260 МПа, твердость – 220-250 НВ, относительное удлинение – 0%».

Проблемы: «Экспериментальная марка чугуна – высокая склонность к отбелу структуры при заливке тонкостенных отливок в ПГФ и ХТС; формируется перлитная структура (до 100%) с высокой твердостью и склонностью к анизотропии включений графита: «ПГ + спель», и газо-усадочным дефектам».

Область применения: «Для высоколегированных отливок III-IV групп сложности ответственного назначения – детали погружных электронасосов для откачки нефти и пластовой жидкости, работающие в агрессивных средах».

На рис. 1 представлена типичная микроструктура марки «корезист» в стандартной технологической пробе металла и отливках, получаемых по ХТС-технологии. На основе анализа информации о марках чугунов была спроектирована инфологическая модель базы данных (рис. 2).

Таким образом, получаем базу данных, состоящую из шести таблиц, пять из которых описывают марку, а шестая является связующей таблицей, в которой содержится идентификатор марки чугуна, его название и идентификаторы свойств, возможных проблем, области применения, состава и ссылки, по которой находится изображение стандартной микроструктуры.

Рис. 1. Типичная морфология графита в «корезисте» (x100)

На рис. 3 приведена физическая модель базы данных марок чугунов. На основании физической модели была реализована БД в СУБД [2]. Связь между таблицами базы данных осуществляется с помощью вторичного ключа. Для таблиц, содержащих информацию о марке чугунов, вторичным ключом является номер марки чугуна, к которой данные характеристики относятся.

Также было разработано клиентское приложение для работы с БД [3]. Программа решает следующий ряд задач:

– ввод информации в базу данных (название марки чугуна; сведения о составах, свойствах, возможных проблемах, области применения; загрузка изображения стандартной микроструктуры чугуна);

– вывод полного списка марок чугунов, содержащегося в базе данных, и возможность получения подробных сведений о каждой выбранной марке чугуна;

– поиск по марке чугуна;

– поиск по свойствам; поиск по свойствам осуществляется двумя путями: вывод всех свойств (на экране отображается список всех свойств марок чугунов, и при выборе конкретного свойства пользователь получает сведения о марке, составе, возможных проблемах и изображение со стандартной микроструктурой чугуна), выборка свойств по характеристикам;

– поиск по составу; поиск по составу осуществляется двумя путями: вывод всех составов (на экране отображается список всех свойств марок чугунов и при выборе конкретного состава пользователь получает сведения о марке, свойствах, возможных проблемах и изображение со стандартной микроструктурой чугуна), выборка состава по характеристикам.

На рис. 4 представлен пользовательский интерфейс рабочего окна программы с выведенной информацией по маркам чугунов.

Рис. 2. Инфологическая модель базы данных

Рис. 3. Физическая модель базы данных

Удобным методом классификации является кластерный анализ объектов [4]. Кластерный анализ можно проводить по составу, по свойствам, либо по составу и свойствам одновременно. В качестве метода был выбран метод k-средних. В качестве метрики использовался квадрат евклидового расстояния

(1)

где – объекты, включающие в себя набор интервальных параметров,

– интервалы в пределах объекта.

Рис. 4. Окно программы «Информация по всем маркам чугуна»

Перед проведением кластерного анализа все параметры нормировались по формуле (2)

(2)

В связи с тем, что значения параметров, по которым проводится классификация, заданы интервалами, вычисление расстояния в обычном понимании невозможно. Если в качестве значений параметров определенной марки чугуна использовать середину интервала, то теряется информация о ширине интервала. Поэтому для вычисления расстояний между интервалами используются методы интервальной арифметики [5]. Формула квадрата эвклидова расстояния между объектами кластера примет следующий вид (3):

(3)

Был проведён эксперимент, в ходе которого проанализированы результаты разбиения марок чугуна с помощью интервального кластерного анализа по составу, по составу и свойствам на 5, 10, 15 кластеров.

Марки из одного кластера имеют приблизительно одинаковые физико-механические свойства, область применения и схожие проблемы, связанные с использованием. Полностью корректным является разбиение на 10 кластеров по составу и свойствам одновременно. Результат приведён в табл. 2.

Таблица 2. Состав и сущность кластеров

№	Марок в кластере	Интерпретация кластера	Описание кластера
1	11	Марки: СЧ4МШ, ЧС5Ш, ЧВГ30, ЧВГ35, ЧВГ40, ЧНХМД, ЧНХМДШ, ЧН3ХМДШ,ЧН30Д3Ш, ЧНМШ, ЧН2Х	Группа низколегированных чугунов, аналогичных по механическим свойствам чугунам с вермикулярным графитом (ЧВГ)
2	5	Марки: ЧС13, ЧС15, ЧС17, ЧС15М4, ЧС17М3	Кремнистые высоколегированные спецчугуны, высокая стойкость к химической коррозии
3	11	Марки: Корезист, ЧХ1, СЧ03Ц01Б, ЧХ2, СЧ20, СЧ10, ЧХ3, ЧС5, ЧНХТ, ЧЮХШ, ЧЮ6С5	Группа комплеснолегированных чугунов с содержанием легированных элементов до 7% (в т.ч. с Al)
4	5	Марки: ЧВГ45, ЧГ7Х4, ЧГ8Д3, ЧН11Г7Ш, L- NiMn 13 7	Марганцовистые чугуны и чугун с шаровидным графитом (аналогичные механические свойства)
5	3	Марки: L-Ni 35, S-NiCr 35 3, S-Ni 35	Аустенитные высоколегированные чугуны (немагнитные) с высокой жаропрочностью и жаростойкостью
6	5	Марки: L-NiCr 30 3, L-NiSiCr 30 5 5, S-NiCr 30 1, S-NiCr 30 3, S-NiSiCr 30 5 5	Аустенитные высоколегированные чугуны (аустенитно-карбидная структура), хромо-никелевые с высокой жаропрочностью и твёрдостью
7	14	Марки: ЧН15Д7, ЧН15Д3Ш, ЧН19Х3Ш, ЧН20Д2Ш, L-NiCuCr 15 6 2, L-NiCuCr 15 6 3, L-NiCr 20 2, L-NiCr 20 3, L-NiSiCr 20 5 3, S-NiCr 20 2, S-NiCr 20 3, S-NiSiCr 20 5 2, S-Ni 22, S-NiMn 23 4	Аустенитные (никелевые) чугуны класса «нирезист» и его аналоги (комплекс механических и эксплуатационных свойств одинаков), с эффектом ростоустойчивости структуры при отрицательных температурах
8	7	Марки: ЧХ3Т, ЧХ9Н5, ЧХ16, ЧХ16М2, ЧХ22, ЧХ28Д2, ЧН4Х2	Хромистые высоколегированные износостойкие спецчугуны
9	3	Марки: ЧЮ7Х2, ЧЮ22Ш, ЧЮ30	Алюминиевые чугуны, с очень высокой стойкостью к коррозии
10	4	Марки: ЧХ22С, ЧХ28, ЧХ28П, ЧХ32	Хромистые высоколегированные белые чугуны (карбидная структура), высокая стойкость к истиранию

Данная информационно-аналитическая система позволяет существенно сократить рабочее время и усилия инженера-технолога и инженера-конструктора литейного производства, необходимые для корректного и всестороннего выбора конкретной марки чугуна, удовлетворяющей по своему комплексу свойств (состав, структура, проблемы) требованиям НТД производимой предприятием номенклатуры отливок.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Петров, В.Н. Информационные системы / В.Н. Петров // Санкт-Петербург: Питер, 2002. - 688 с.

2. Борри, Х. Firebird: руководство разработчика баз данных: Пер. с англ. / Х. Борри // Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2006. - 1104 с.

3. Роспатент 2014616844 от 15.07.2014. Сериков, С.Ю., Галкин, А.В., Роготовский, А.Н., Шипельников, А.А. Классификационный анализ марок чугуна, Москва, 2014.

4. Дюран, Б. Кластерный анализ. Пер. с англ. / Б. Дюран, П. Оделл // Москва: «Статистика», 1977. – 128 с.

5. Шарый, С.П. Конечномерный интервальный анализ / С.П. Шарый. – Институт вычислительных технологий СО РАН, 2012. – 603 с. [Электронный ресурс]. URL: http://www.nsc.ru/interval (дата обращения 12.12.2012).