2.4 Оформление результатов работы

Результаты работы оформляются в виде отчёта, в котором приводятся протокол измерений, таблица с результатами статистической обработки этих результатов, график зависимости «твёрдость – интенсивность охлаждения» и выводы о структурных превращениях в сталях при закалке в различных охладителях.

2.5 Контрольные вопросы

1. Что такое закалка и для чего она проводится?

2. Дать определение мартенсита.

3. В чём состоят отличия мартенситного и перлитного превращений?

4. Как влияет содержание углерода в стали на температуру начала и

окончания мартенситного превращения?

5. Почему закалённая сталь содержит остаточный аустенит?

6. Дать определение закаливаемости, прокаливаемости, критического

диаметра и критической скорости охлаждения (закалки).

7. Какие факторы увеличивают прокаливаемость стали?

8. Как определяется температура нагрева стали под закалку?

9. От чего зависит скорость нагрева и время выдержки при закалке стали?

10. Какие процессы протекают на поверхности стали при её нагреве на

воздухе и как их избежать?

11. Какие закалочные среды используются в промышленности?

12. Описать идеальную кривую охлаждения.

13. Какие способы закалки используются в промышленности? Их

особенности.

Литература

1. Лахтин Ю.М. Материаловедение. Альянс. 2009. – 528с.

2. Новиков И.И. Теория термической обработки стали. М. «Металлургия».

1978. – 392 с.

3. Гринёва С.И. Изучение влияния термической обработки на свойства

металлов и сплавов. Методические указания к лабораторным работам.

ЛТИ им. Ленсовета. Ленинград. 1989. – 32 с.

Приложение а (обязательное) Оценка погрешности результатов измерений

Для правильной оценки результата измерений и его погрешности необходимо произ­водить обработку результатов отдельных наблюдений ряда в сле­дующем порядке.

1. Исключить из рассматриваемого ряда измерений случайные грубые погрешности (промахи), используя критерий трёх сигм.

2. Оценить и исключить систематическую погрешность из каж­дого отдельного результата ряда наблюдений, получив таким обра­зом исправленный ряд наблюдений, не содержащий систематических погрешностей.

3. Для исправленного ряда наблюдений оценить основные его характеристики: математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение.

4. Найти результат измерения (действительное значение измеряемой величины) и оценку среднего квадратического отклонения погрешности результата измерения.

Оценка погрешности измерения в лабораторных условиях производится многократным измерением одной и той же величины. Рассмотрим наиболее характерные случаи обработки результа­тов наблюдений при прямых измерениях. Предположим, что при многократном изме­рении интересующей нас величины получили n отдельных резуль­татов наблюдений. Необходимо:

1. Определить среднее арифметическое значение результатов измерений А_ср.

2. Определить среднюю квадратическую погрешность измерения σ.

При n ≤ 30 σ = ;(1)

при n > 30 σ = . (2)

где а_i – значение измеряемой величины при i измерениях

3. Определить предельную погрешность измерения ׀Δ_lim׀ = ׀3σ׀. Если после определения предельной погрешности измерения окажется, что какое-то значение ׀А_ср – а_i׀ > ׀3σ׀, то это значение относится к категории промахов и должно быть исключено из дальнейшего рассмотрения.

4. Исключить промахи из протокола измерений и систематическую погрешность, если она имеет место, после чего произвести повторную обработку результатов измерений (пересчитать А_ср и σ).

5. Определить среднюю квадратическую погрешность определяемой величины

σ_Аср = σ/- при количестве измерений n более 30-ти,

σ_Аср = σ/-при количестве измерений n менее 30-ти.

Диапазон, в пределах которого с заданной вероятностью Р находится истинное значение измеряемой величины, равен:

А_изм = А_ср ± t σ_Аср , где t – коэффициент, зависящий от вида закона распределения случайных величин (погрешностей). При обработке небольшого числа измерений (менее 30-ти) обычно применяют распределение Стьюдента (таблица А1). В нашем случае количество измерений, как правило, не превышает 30-ти, поэтому мы будем пользоваться распределением Стьюдента.

Тогда границы доверительного интервала математического ожидания («истинного» значения) М[А] величины А лежит в пределах:

А_ср – t σ_Аср ≤М[А] ≤ А_ср + tσ_Аср, (3)

Таблица А.1– Коэффициент Стьюдента t

Р n	0,8	0,9	0,95	0,99	0,999
2	3,1	6,3	12,7	63,7	637
3	1,9	2,9	4,3	9,9	31,6
4	1,6	2,4	3,2	5,8	12,9
5	1,5	2,1	2,8	4,6	8,6
6	1,5	2,0	2,6	4,0	6,9
7	1,4	1,9	2,4	3,7	6,0
8	1,4	1,9	2,4	3,5	5,4
9	1,4	1,9	2,3	3,4	5,0
10	1,4	1,8	2,3	3,3	4,8
11	1,4	1,8	2,2	3,2	4,6
12	1,4	1,8	2,2	3,1	4,3
13	1,4	1,8	2,2	3,1	4,3
14	1,4	1,8	2,2	3,0	4,2
15	1,3	1,8	2,1	3,0	4,1