Перспективы научного сопровождения, обеспечивающего надежность железнодорожной линии Джалинда – Нижний Бестях – Магадан, и основанной на исследовании структурной деградации материала и оценки ресурса колеса-рельса в условиях низких температур окружающей среды
Как цитировать
Аннотация
Ключевые слова
Финансирование
Библиографические ссылки
Григорьев А.В., Лепов В.В. Всесезонная модель оценки ресурса локомотивного колеса и рельса на основе анализа интенсивности бокового износа // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. № 8. С. 186-192.
Григорьев А.В. Оценка накопления повреждений элементов железнодорожной техники с учетом их фрикционного взаимодействия в условиях Крайнего Севера // EurasiaScience: сборник статей XVI международной научно-практической конференции (Москва, 31 августа 2018 года). Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Актуальность.РФ», 2018. С. 60-61.
Григорьев А.В., Лепов В.В. Оценка надежности металлоконструкций из стали 09Г2С, эксплуатируемых в условиях Севера и Арктики // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2019. Т. 85. № 8. С. 53-58.
Дьячковский И.И., Лепов В.В., Ачикасова В.С., Григорьев А.В. Микромеханизмы накопления повреждений и разрушения рельсовой стали при эксплуатации в экстремальных условиях Севера // EURASTRENCOLD-2025: сборник трудов XII Евразийского симпозиума по проблемам прочности и ресурса в условиях климатически низких температур, посвященный 55-летию Института физико-технических проблем Севера им. В.П. Ларионова СО РАН и 120-летию Н.В. Черского (Якутск, 10-14 ноября 2025 года). Киров: Межрегиональный центр инновационных технологий в образовании, 2025. С. 144-148.
Дьячковский И.И., Лепов В.В., Ачикасова В.С., Григорьев А.В. Анализ повреждений рельсовой стали после эксплуатации в условиях Центральной Якутии // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2026. Т. 31. № 2. С. 333-343.
Лепов В.В., Иванов А.М., Логинов Б.А., Беспалов В.А., Ачикасова В.С., Закиров Р.Р., Логинов В.Б. Механизм разрушения наноструктурированной стали при низких температурах // Российские нанотехнологии. 2008. Т. 3. № 11-12. С. 149-157.
Xu Y., Kohtz S., Boakye J., Gardoni P., Wang P. Physics-informed machine learning for reliability and systems safety applications: state of the art and challenges // Reliability Engineering and System Safety. 2023. Vol. 230. Article 108900.
Выпуск
Раздел
Метрики
Права и условия использования
Правообладатель: СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ
Условия использования полного текста: Все права защищены