МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ЗНОСУ І ВІДНОВЛЕННЯ ТВЕРДОСПЛАВНИХ СТАЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ДОВГОВІЧНОСТІ ДЕТАЛЕЙ

Анотація

Актуальність дослідження зумовлено необхідністю забезпечення довговічності та надійності деталей машин сільськогосподарського призначення, які працюють у складних умовах абразивного, корозійного та динамічного навантаження. Встановлено, що традиційні підходи до оцінювання ресурсу не враховують комбінованих механізмів руйнування та ефективності застосування відновлювальних технологій, що призводить до зростання експлуатаційних витрат і зниження продуктивності техніки. Мета статті полягає у формуванні науково обґрунтованих підходів до прогнозування довговічності деталей машин аграрного призначення шляхом аналізу процесів зношування твердосплавних сталей та оцінювання впливу відновлювальних технологій на продовження їх ресурсу. Методологія дослідження базується на системному аналізі експлуатаційних умов, що визначають характер деградації матеріалу, класифікації механізмів зношування, порівнянні ефективності сучасних технологій відновлення, а також побудові інтегрованої моделі прогнозування ресурсу деталей. Використано узагальнення експериментальних даних, результати аналізу ремонтних практик та елементи математичного моделювання з урахуванням багатофакторного впливу навантажень. Результати дослідження полягають у виявленні закономірностей впливу абразивних, адгезійних, втомних і корозійних механізмів на втрату працездатності деталей. Доведено, що ізольовані механізми зносу майже не зустрічаються, а превалюють комбіновані сценарії, які прискорюють деградацію. Оцінено ефективність сучасних технологій відновлення (наплавлення, плазмове напилення, лазерне легування, хіміко-термічне оброблення), завдяки яким строк служби деталей може бути подовжено в 1,5–3 рази. Висновки підтверджують, що використання інтегрованого підходу забезпечує можливість переходу від реактивних ремонтів до планово-попереджувальних, знижує аварійні простої та підвищує економічну ефективність сільськогосподарського виробництва. Виявлено обмеження, пов’язані з нестачею даних для валідації моделей, недостатньою стандартизацією методик та складністю інтеграції цифрових систем моніторингу. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розробленням методів інтеграції сенсорного моніторингу в модельні схеми, створенням великих баз даних для алгоритмів машинного навчання, а також з економічним обґрунтуванням упровадження технологій прогнозування довговічності у виробничу практику.