Способы определения свойств металлов

Металлы и сплавы подвергаются статистическим испытаниям на растяжение, при помощи которых можно судить о прочности, упругости и пластичности.

Прочность – это способность материала сопротивляться действию внешних сил без разрушения. Упругость – это способность материала восстанавливать свою первоначальную форму и размеры после прекращения действия внешних сил, вызвавших деформацию. Пластичность – это способность материала изменять свою форму и размеры под действием внешних сил, не разрушаясь, и сохранять полученные деформации после прекращения действия внешних сил.

Статистическим испытаниям на растяжение подвергаются образцы стандартной формы и размеров на специальных разрывных машинах. Растягивающие усилия разрывной машины вызывают удлинение образца вплоть до его разрушения.

Не производя статистических испытаний на растяжение, о прочностных свойствах можно судить по величине твердости металлов. Твердость – это способность материала оказывать сопротивление проникновению в него другого, более твердого тела. Твердость тесно связана с обрабатываемостью и износостойкостью металлов. Наибольшее распространение получили следующие методы определения твердости металлов:

1) вдавливанием стального шарика (метод Бринелля);

2) по глубине вдавливания алмазного конуса или стального шарика малого диаметра (метод Роквелла);

3) вдавливанием алмазной пирамиды (метод Виккерса).

Кроме испытаний, направленных на выявление механических свойств, проводятся исследования электро- и теплопроводности образцов металлов и сплавов.

Приведен листинг программы в MatLab, которая демонстрирует изменение распространения температуры металлического тела в зависимости от коэффициента теплопроводности. Результат выполнения программы – изменение температуры на графике в динамике (рис. 10).

g='squareg'; % Единица площади

b='squareb1'; % Нулевое значение на границе

c = input('Koiffisient teploprovodnosti ');

a=0;

f=1;

d=1;

Построение графика:

[p,e,t]=initmesh(g);

Начальные условия:

u0=zeros(size(p,2),1);

ix=find(sqrt(p(1,:).^2+p(2,:).^2)<0.4);

u0(ix)=ones(size(ix));

Число колебаний графика:

nframes=20;

tlist=linspace(0,0.1,nframes);

Решение уравнения теплопроводности:

u1=parabolic(u0,tlist,b,p,e,t,c,a,f,d);

Вывод графика:

x=linspace(-1,1,31);y=x;

[unused,tn,a2,a3]=tri2grid(p,t,u0,x,y);

Анимация:

newplot;

Mv = moviein(nframes);

umax=max(max(u1));

umin=min(min(u1));

for j=1:nframes,...

u=tri2grid(p,t,u1(:,j),tn,a2,a3);i=find(isnan(u));u(i)=zeros(size(i));...

surf(x,y,u);caxis([umin umax]);colormap(cool),...

axis([-1 1 -1 1 0 1]);...

Mv(:,j) = getframe;...

u=tri2grid(p,t,u1(:,j),tn,a2,a3);i=find(isnan(u));u(i)=zeros(size(i));...

surf(x,y,u);caxis([umin umax]);colormap(cool),...

axis([-1 1 -1 1 0 1]);...

Mv(:,j) = getframe;...

end

Движение графика:

movie(Mv,10)

Дата добавления: 2014-11-29