SCI Библиотека

Развитие интереса к хромистым нержавеющим сталям вызвано необходимостью создания материалов, демонстрирующих оптимальное сочетание физико-механических и химических свойств при эксплуатации в агрессивных средах. В настоящее время для производства промышленных трубных изделий, эксплуатирующихся под нагрузкой при повышенных температурах, перспективными представляются нержавеющие стали феррито-мартенситного и мартенситного классов, упрочненные за счет дополнительного легирования. Достижение заданного комплекса свойств в сталях и сплавах определяется однородностью химического и фазового составов, микроструктурой и кристаллографической текстурой. Формирование указанных параметров для материалов, прошедших термическую обработку, главным образом определяется характеристиками зерна аустенита, формирующегося при нагреве материала перед закалкой. Размер и форма зерен аустенита определяют морфологию и дисперсность продуктов фазового γ→α′(α)-превращения. С использованием методов ориентационной микроскопии, основанных на дифракции обратно рассеянных электронов, рассмотрена возможность восстановления высокотемпературного аустенитного зерна для образцов низкоуглеродистой высоколегированной нержавеющей стали феррито-мартенситного класса c ~12 масс. % Cr, дополнительно легированной Ni, Mo, W, Nb, V, характеризующихся после термической обработки феррито-мартенситной и феррито-бейнитной структурой. При восстановлении аустенитного зерна были использованы ориентационные соотношения (ОС) Курдюмова – Закса (К–З), Нишиямы – Вассермана (Н–В), Гренингера – Трояна (Г–Т) и новые ОС, предложенные Крапошиным В. С. (ОСК). Показана принципиальная возможность восстановления ранее существовавшего аустенитного зерна по кристаллографическим особенностям как феррито-мартенситной, так и феррито-бейнитной структуры. Наиболее достоверные результаты при восстановлении зерна аустенита были получены при использовании ОС К–З и ОСК.

В статье демонстрируются результаты моделирования условного предела текучести в трубных сталях после термообработки улучшением. Описываются основные типы моделей, использующиеся в работе, обобщается информация о плюсах и минусах разных подходов к моделированию целевой переменной. Приводятся эмпирические уравнения связи твердости, предела текучести и предела прочности. Указывается роль параметра n в приведенных уравнениях. Объясняются причины выбора применяемого набора независимых переменных в моделях. Показывается распределение целевой переменной в выборке данных, приводится информация о признаковом пространстве, использованном для каждой из рассмотренных моделей. Представлено общее описание исходных данных. Исследуется структура основной выборки данных с помощью метода кластеризации DBSCAN и алгоритма снижения размерности t-SNE. Обосновывается причина дробления выборки на кластеры в контексте снижения разброса прогнозируемой величины условного предела текучести. Оценивается эффективность разбиения выборки с помощью меры разброса введенного параметра n. Проводится сравнение различных регрессионных моделей прогнозирования предела текучести. Показы-вается, что регрессионная модель на основе градиентного бустинга над деревьями решений (LightGBM) имеет наименьшую ошибку прогнозирования среди рассмотренных моделей. Определяется перестановочная значимость признаков модели с наименьшей ошибкой прогнозирования, приводится сравнение вычисленной значимости признаков с данными метал-лургической теории. Оценивается валидность полученных моделей прогнозирования с учетом значимости признаков и метрической оценки, используемой в данной работе. Проверяется гипотеза об использовании проксипеременной (параметра n), полученной на основе теоретических выкладок, в качестве предиктора модели предсказания предела текучести. Демонстрируется, что использование метода группировки совместно с параметром n позволяет получать удовлетворительные результаты прогнозирования на меньшем признаковом пространстве.

Методами просвечивающей электронной микроскопии, дифракции обратно рассеянных электронов и рентгеноструктурного анализа прослежена эволюция микроструктуры стали 38Г2Ф и проведена количественная оценка компонент упрочнения и их относи-тельного вклада в предел текучести данной стали после закалки и отпуска при 650 °C. Разупрочнение стали при увеличении продолжительности изотермического отпуска отп от 2 до 3000 минут происходит в две стадии: интенсивный темп падения прочностных свойств /отп ~ 100 МПа/мин на I стадии (отп ≤ 8 мин) сменяется слабым разупрочнением /отп ~ 0,1 МПа/мин на II стадии (отп ≥ 64 мин). Показано, что основной вклад (q ~ 80 %) в предел текучести стали 38Г2Ф на I стадии отпуска мартенсита вносит совокупное действие дислокационного и зернограничного (за счет границ реек) механизмов упрочнения, а на II стадии отпуска – субзеренное упрочнение.

Исследованы структура и механические свойства сталей 09Г2С и 38Г2Ф после закал-ки и отпуска с различным временем изотермической выдержки в температурном интервале 250–650 °C. Показано, что для изученных в работе сталей на кривых изменения твердости в зависимости от изотермической выдержки при разных температурах можно выделить три стадии. С помощью дюрометрического метода определены режимы отпуска, приводящие к сопоставимому уровню твердости. Для исследуемых сталей определена константа C в уравнении Холломона – Яффе для расчета параметра отпуска.

3 апреля 2025 года исполняется 100 лет со дня рождения отечественного математика, видного специалиста в области многомерной дифференциальной геометрии, талантливого организатора учебно-воспитательного и научного процессов в работе математической кафедры технического вуза, участника Великой Отечественной войны, доктора физико-математических наук, профессора Георгия Ионовича Кручковича (1925-1985). На протяжении 20 лет учёный заведовал кафедрой высшей математики: Всесоюзного заочного энергетического института (ВЗЭИ) два года (июнь 1965 – июнь 1967), который позже был переименован в Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА), 18 лет (июнь 1967 – июль 1985). Он является автором и соавтором учебных пособий, по которым обучались и признавались лучшими студенты заочного, вечернего и очного отделений технических вузов советского периода. Но эти книги не потеряли своей актуальности и поныне. Имя учёного крайне редко упоминается в исследованиях историко-математического характера. Цель данной статьи – устранить указанную несправедливость. В статье приводятся малоизвестные сведения из биографии Г. И. Кручковича, реконструируются его научные и методические достижения, описывается общественная, просветительская и организационная работа на посту заведующего кафедрой высшей математики, а также научно-педагогическое наследие.

В условиях реформирования системы высшего образования в Российской Федерации особую актуальность принимают вопросы выполнения отдельных требований и положений нормативных и правовых актов, связанных с цифровизацией и информатизацией процесса обучения и учёта его результатов. С целью повышения качества образования обучающихся в настоящий момент времени в образовательных учреждениях Российской Федерации интенсивно внедряются различные комплексы средств автоматизации и системы управления образованием. Проведённый авторским коллективом анализ открытых источников информации показал, что до сих пор не исключены случаи фальсификации документов об образовании с целью введения в заблуждение работодателей о фактической сформированности тех или иных компетенций сотрудника. Причиной данной проблемы является то, что зачастую в вузах учёт результатов обучения проводится «на бумаге» без использования средств информатизации, что не исключает возможности переоформления «задним числом» зачётных ведомостей и зачётных книжек обучающихся. В статье описан разработанный демонстрационный прототип автоматизированной системы учёта результатов промежуточной аттестации обучающихся в вузе. С целью исключения внесения изменений в учётные документы при разработке прототипа использовались возможности технологии blockchain (англ. цепочка блоков), которая доказала свою эффективность в вопросах сохранения целостности данных. Кроме этого, на основе опыта внедрения других комплексов средств автоматизации были сформированы требования к системе учёта результатов промежуточной аттестации обучающихся в вузах. Применение разработанной системы повысит трудоёмкость внесения данных в систему задним числом до неприемлемого уровня, либо такая возможность будет исключена вовсе.

Цифровая трансформация высшего образования представляет важный процесс, который затрагивает все аспекты образовательной среды. Внедрение цифровых технологий, включая программирование на Python, становится ключевым фактором в обучении математическим дисциплинам. На сегодняшний день возникает необходимость в поиске новых практик обучения в интеграции с цифровыми технологиями для формирования необходимых компетенций у студентов, особенно в области математических знаний. В связи с чем, применение Python как инструмента для моделирования и анализа данных открывает новые горизонты для разработки новых учебных курсов, углубления предметных знаний на практике, совершенствования исследовательской деятельности, инновационности учебного процесса в целом. Применение Python для моделирования вероятностных задач способствует развитию новых подходов к решению сложных задач в различных областях науки и техники. В основе решения вероятностных задач на примере изучения случайных величин лежит использование библиотек языка программирования Python: NumPy и SciPy. Предложена программа учебного курса для обучающихся направления подготовки 44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки), направленность (профиль) Математика и Информатика, Физика, демонстрирующая способы моделирования вероятностных задач при изучении случайных величин с использованием Python. Интеграция элементов программирования в учебные программы по математическим дисциплинам обуславливается потребностью стремительно развивающегося информационного общества, выступает значимым направлением как для развития науки, так и для практики. Такой подход повышает качество образования, готовит студентов к вызовам современного мира, обеспечивая их полезными навыками для успешной профессиональной деятельности.

В работе рассматривается проблема применения систем компьютерной математики при решении математических задач студентами, обучающимися на специальностях и направлениях подготовки в сфере техники и технологии наземного транспорта. Представлены результаты контент-анализа понятия вычислительного мышления студентов различных специальностей и направлений подготовки в процессе их обучения общенаучным и специальным дисциплинам. В контексте исследуемой проблемы вычислительное мышление рассматривается как процесс программирования алгоритма решения задачи с использованием систем компьютерной математики. Предлагается при изучении вузовского курса математики использовать специальные дидактические задания (комплексные компьютерно-математические), выполнение которых предусматривает обязательное применение системы компьютерной математики Mathcad. Формулировка таких заданий осуществляется на основе модификации содержания стандартных математических задач с дополнением условия обязательного использования системы компьютерной математики Mathcad для нахождения количественных значений искомых величин. В статье представлены задания на решение системы линейных алгебраических уравнений (четыре уравнения и четыре неизвестных) с многозначными нецелыми значениями свободных членов и коэффициентами перед неизвестными, построение в трёхмерной системе прямоугольных координат графика поверхности функции двух переменных, которая имеет точки экстремума и стационарные точки, имитационное моделирование случайного события для вычисления его относительной частоты. Выполнение предлагаемых комплексных компьютерно-математических заданий предопределяет необходимость прохождения таких этапов, как восприятие учебной задачи, определение математической модели, построение алгоритма решения задачи, программирование вычислительных действий, анализ полученных результатов. Отмеченные этапы создают благоприятные условия для активизации познавательной деятельности студентов и развитию их вычислительного мышления.

Целью статьи является анализ изучения теоретических основ развития социальной активности пожилых людей в социологическом, культурологическом и педагогическом аспектах. Выделяются и описываются характерные особенности развития социальной активности пожилых людей. Рассматривается ведущая функция социальной активности пожилых людей - организация межличностного контакта специалиста социально-культурной сферы с пожилым человеком, на ее основе выделяются родовые функции исследуемой проблемы. Обосновывается идея о том, что пожилые люди в процессе проявления социальной активности становятся творчески свободными личностями, реализующими ценностные мотивы. Основная задача специалистов социально-культурной сферы определить аксиологическую составляющую мотивов и потребностей пожилых людей для дальнейшего проектирования педагогического воздействия по развитию социальной активности.

В статье представлены результаты диагностики будущих учителей математики, проанализированы проблемы предметно-методической подготовки студентов: слабая подготовка абитуриентов, особенно по геометрии; трудности в применении теоретических знаний к решению задач повышенного уровня сложности, освоение которых происходит на старших курсах; невладение способами критериального оценивания письменных работ учащихся и др. Предложены основные направления устранения профессиональных дефицитов будущего учителя математики в условиях цифрового общества: реализация индивидуальных образовательных маршрутов обучающихся с усилением внимания на рассмотрение типов задач, приёмов и методов их решения; создание методической копилки сложных математических задач; использование дидактических возможностей генеративного искусственного интеллекта; качественное формирование ментальных образов, схем и моделей учебной дисциплины. Рассмотрены некоторые дидактические возможности генеративного искусственного интеллекта, которые можно использовать при подготовке будущего учителя математики с целью устранения профессиональных дефицитов. Искусственный интеллект может быть использован при подготовке будущего учителя математики в качестве рабочего инструмента в форматах адаптивного и персонализированного обучения. Формат персонализированного обучения является эффективным инструментом повышения результативности учебной деятельности будущих учителей математики на основе использования различных информационных ресурсов и цифровых технологий, автоматизации основных видов образовательной деятельности. Представленные примеры методических заданий, выполняемые в рамках изучения методических дисциплин, направлены на формирование у будущих учителей математики методов решения различных классов задач; умения проводить занятие одной задачи, находить ошибки в представленных способах решения задач, составлять цепочки задач.