Хвала вам што сте посетили Натуре.цом. Користите верзију претраживача са ограниченом подршком за ЦСС. За најбоље искуство препоручујемо да користите ажурирани прегледач (или онемогућите режим компатибилности у Интернет Екплорер-у). Поред тога, да бисмо обезбедили сталну подршку, приказујемо сајт без стилова и ЈаваСцрипт-а.
Клизачи који приказују три чланка по слајду. Користите дугмад назад и следећи да бисте се кретали кроз слајдове или дугмад контролора слајдова на крају да бисте се кретали кроз сваки слајд.
Ефекат микроструктуре на способност обликовања лимова од нерђајућег челика је главна брига за инжењере за обраду лимова. Код аустенитних челика, присуство деформационог мартензита (\({\алпха}^{^{\приме))\)-мартензита) у микроструктури доводи до значајног очвршћавања и смањења формабилности. У овој студији смо имали за циљ да проценимо формабилност челика АИСИ 316 са различитим мартензитним чврстоћама експерименталним методама и методама вештачке интелигенције. У првом кораку, АИСИ 316 челик са почетном дебљином од 2 мм је жарен и хладно ваљан на различите дебљине. Након тога, релативна површина мартензита деформације је мерена металографским испитивањем. Формабилност ваљаних лимова је одређена коришћењем теста пуцања хемисфере да би се добио дијаграм ограничења деформације (ФЛД). Подаци добијени као резултат експеримената се даље користе за обуку и тестирање система вештачких неуро-фази интерференција (АНФИС). Након АНФИС обуке, доминантни сојеви које је предвидела неуронска мрежа упоређени су са новим скупом експерименталних резултата. Резултати показују да хладно ваљање негативно утиче на формабилност ове врсте нерђајућег челика, али је чврстоћа лима знатно побољшана. Поред тога, АНФИС показује задовољавајуће резултате у поређењу са експерименталним мерењима.
Могућност формирања лима, иако је тема научних чланака деценијама, остаје занимљива област истраживања у металургији. Нови технички алати и рачунарски модели олакшавају проналажење потенцијалних фактора који утичу на формабилност. Што је најважније, значај микроструктуре за границу облика откривен је последњих година коришћењем методе коначних елемената кристалне пластичности (ЦПФЕМ). С друге стране, доступност скенирајуће електронске микроскопије (СЕМ) и дифракције повратног расејања електрона (ЕБСД) помаже истраживачима да посматрају микроструктурну активност кристалних структура током деформације. Разумевање утицаја различитих фаза у металима, величине и оријентације зрна и микроскопских дефеката на нивоу зрна је критично за предвиђање формабилности.
Одређивање формабилности је само по себи сложен процес, пошто се показало да је способност обликовања у великој мери зависна од путања 1, 2, 3. Због тога су конвенционални појмови крајњег напрезања приликом формирања непоуздани под несразмерним условима оптерећења. С друге стране, већина путева оптерећења у индустријским применама класификована је као непропорционална оптерећења. У том смислу, традиционалне хемисферне и експерименталне методе Марциниак-Кучинског (МК)4,5,6 треба користити са опрезом. Последњих година, још један концепт, дијаграм граница лома (ФФЛД), привукао је пажњу многих инжењера формабилности. У овом концепту, модел оштећења се користи за предвиђање могућности обликовања листова. С тим у вези, независност од путање је иницијално укључена у анализу и резултати се добро слажу са експерименталним резултатима без скалирања7,8,9. Формабилност лима зависи од неколико параметара и историје обраде лима, као и од микроструктуре и фазе метала10,11,12,13,14,15.
Зависност од величине представља проблем када се разматрају микроскопске карактеристике метала. Показало се да у малим деформационим просторима зависност вибрационих и извијајућих својстава снажно зависи од скале дужине материјала16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27, 28,29,30. Ефекат величине зрна на формабилност је одавно препознат у индустрији. Иамагуцхи и Меллор [31] су проучавали утицај величине зрна и дебљине на својства затезања металних лимова коришћењем теоријске анализе. Користећи Марциниац модел, они извештавају да под биаксијалним затезним оптерећењем, смањење односа дебљине и величине зрна доводи до смањења затезних својстава лима. Експериментални резултати Вилсон ет ал. 32 је потврдило да је смањење дебљине на средњи пречник зрна (т/д) резултирало смањењем биаксијалне растезљивости металних лимова три различите дебљине. Закључили су да при вредностима т/д мањим од 20, на приметну деформациону нехомогеност и грлиће углавном утичу појединачна зрна у дебљини лима. Улван и Коурсарис33 су проучавали утицај величине зрна на укупну обрадивост аустенитних нерђајућих челика 304 и 316. Они наводе да на формабилност ових метала не утиче величина зрна, али се могу видети мале промене у затезним својствима. Управо повећање величине зрна доводи до смањења карактеристика чврстоће ових челика. Утицај густине дислокације на напон течења метала никла показује да густина дислокације одређује напон течења метала, без обзира на величину зрна34. Интеракција зрна и почетна оријентација такође имају велики утицај на еволуцију текстуре алуминијума, коју су истраживали Бекер и Панчанадисваран експериментима и моделовањем пластичности кристала35. Нумерички резултати у њиховој анализи су у доброј сагласности са експериментима, иако неки резултати симулације одступају од експеримената због ограничења примењених граничних услова. Проучавањем образаца пластичности кристала и експерименталним откривањем, ваљани алуминијумски лимови показују различиту способност обликовања36. Резултати су показали да иако су криве напон-деформација различитих лимова скоро исте, постоје значајне разлике у њиховој формабилности на основу почетних вредности. Амелирад и Ассемпоур су користили експерименте и ЦПФЕМ да би добили криве напон-деформација за аустенитне лимове од нерђајућег челика37. Њихове симулације су показале да се повећање величине зрна помера нагоре у ФЛД, формирајући граничну криву. Поред тога, исти аутори су истраживали утицај оријентације и морфологије зрна на формирање шупљина 38 .
Поред морфологије зрна и оријентације у аустенитним нерђајућим челицима, важно је и стање близанаца и секундарних фаза. Твининг је главни механизам за каљење и повећање издужења ТВИП 39 челика. Хванг40 је известио да је способност обликовања ТВИП челика била лоша упркос довољној затезној реакцији. Међутим, ефекат деформационог братимљења на формабилност аустенитних челичних лимова није довољно проучаван. Мисхра и др. 41 проучавао је аустенитне нерђајуће челике да би посматрао братимљење под различитим путањама затезних деформација. Открили су да близанци могу потицати из извора распадања и жарених близанаца и нове генерације близанаца. Примећено је да се највећи близанци формирају под биаксијалном тензијом. Поред тога, примећено је да трансформација аустенита у \({\алпха}^{^{\приме}}\)-мартензит зависи од путање деформације. Хонг ет ал. 42 је истраживао ефекат братимљења изазваног деформацијом и мартензита на кртост водоником у распону температура у селективном ласерском топљењу аустенитног челика 316Л. Примећено је да, у зависности од температуре, водоник може да изазове квар или побољша способност обликовања челика 316Л. Схен ет ал. 43 експериментално је измерио запремину деформационог мартензита под затезним оптерећењем при различитим брзинама оптерећења. Утврђено је да повећање затезне деформације повећава запремински удео мартензитне фракције.
АИ методе се користе у науци и технологији због њихове свестраности у моделирању сложених проблема без прибегавања физичким и математичким основама проблема44,45,46,47,48,49,50,51,52 Број метода вештачке интелигенције се повећава . Моради и др. 44 је користило технике машинског учења за оптимизацију хемијских услова за производњу финијих честица наносилицијум-диоксида. Друга хемијска својства такође утичу на својства материјала наноразмера, што је истраживано у многим истраживачким чланцима53. Це ет ал. 45 је користио АНФИС за предвиђање могућности обликовања обичног лима од угљеничног челика у различитим условима ваљања. Због хладног ваљања, густина дислокације у меком челику је значајно повећана. Обични угљенични челици разликују се од аустенитних нерђајућих челика по механизму очвршћавања и обнављања. Код једноставног угљеничног челика, фазне трансформације се не дешавају у микроструктури метала. Поред металне фазе, на дуктилност, лом, обрадивост итд. метала утиче и неколико других микроструктурних карактеристика које се јављају током различитих врста топлотног третмана, хладног обрада и старења54,55,56,57,58,59 ,60. , 61, 62. Недавно су Цхен ет ал. 63 проучавао је утицај хладног ваљања на формабилност челика 304Л. Узели су у обзир феноменолошка запажања само у експерименталним тестовима како би обучили неуронску мрежу да предвиди формабилност. У ствари, у случају аустенитних нерђајућих челика, неколико фактора се комбинује да би се смањила затезна својства лима. Лу и сар.64 су користили АНФИС да посматрају ефекат различитих параметара на процес експанзије рупе.
Као што је укратко размотрено у претходном прегледу, утицај микроструктуре на дијаграм ограничења облика није добио мало пажње у литератури. С друге стране, многе микроструктурне карактеристике морају се узети у обзир. Стога је готово немогуће укључити све микроструктурне факторе у аналитичке методе. У том смислу, употреба вештачке интелигенције може бити корисна. С тим у вези, ова студија истражује утицај једног аспекта микроструктурних фактора, а то је присуство мартензита изазваног напрезањем, на формабилност лимова од нерђајућег челика. Ова студија се разликује од других студија АИ у погледу могућности обликовања по томе што је фокус на микроструктурним карактеристикама, а не само на експерименталним ФЛД кривама. Покушали смо да проценимо формабилност челика 316 са различитим садржајем мартензита коришћењем експерименталних метода и метода вештачке интелигенције. У првом кораку, челик 316 почетне дебљине 2 мм је жарен и хладно ваљан на различите дебљине. Затим је помоћу металографске контроле измерена релативна површина мартензита. Формабилност ваљаних лимова је одређена коришћењем теста пуцања хемисфере да би се добио дијаграм ограничења деформације (ФЛД). Подаци добијени од њега касније су коришћени за обуку и тестирање система вештачке неуро-фази интерференције (АНФИС). Након АНФИС обуке, предвиђања неуронске мреже се упоређују са новим скупом експерименталних резултата.
Метални лим од аустенитног нерђајућег челика 316 који се користи у овој студији има хемијски састав као што је приказано у табели 1 и почетну дебљину од 1,5 мм. Жарење на 1050°Ц у трајању од 1 сата, након чега следи гашење водом да би се уклонила заостала напрезања у листу и добила уједначена микроструктура.
Микроструктура аустенитних челика може се открити коришћењем неколико јеткача. Један од најбољих нагризача је 60% азотне киселине у дестилованој води, угравирано на 1 ВДЦ током 120 с38. Међутим, овај нагризач показује само границе зрна и не може идентификовати двоструке границе зрна, као што је приказано на слици 1а. Још један лек за нагризање је глицерол ацетат, у коме се границе близанаца могу добро визуелизовати, али границе зрна нису, као што је приказано на слици 1б. Поред тога, након трансформације метастабилне аустенитне фазе у \({\алпха }^{^{\приме}}\)-мартензитну фазу може се детектовати коришћењем глицерол ацетатног јеткача, што је од интереса у тренутној студији.
Микроструктура металне плоче 316 након жарења, приказана разним нагризајима, (а) 200к, 60% \({\матхрм{ХНО}}_{3}\) у дестилованој води на 1,5 В током 120 с, и (б) 200к , глицерил ацетат.
Жарени лимови су сечени у листове ширине 11 цм и дужине 1 м за ваљање. Постројење за хладно ваљање има два симетрична ваљака пречника 140 мм. Процес хладног ваљања изазива трансформацију аустенита у деформациони мартензит у нерђајућем челику 316. Тражење односа мартензитне фазе према аустенитној фази након хладног ваљања кроз различите дебљине. На сл. 2 приказан је узорак микроструктуре лима. На сл. 2а приказује металографску слику ваљаног узорка, гледано из правца који је окомит на лист. На сл. 2б коришћењем софтвера ИмагеЈ65, мартензитни део је означен црном бојом. Користећи алате овог софтвера отвореног кода, може се измерити површина мартензитне фракције. Табела 2 приказује детаљне фракције мартензитне и аустенитне фазе након ваљања до различитих смањења дебљине.
Микроструктура лима од 316 Л након ваљања до 50% смањења дебљине, гледано управно на раван лима, увећано 200 пута, глицерол ацетат.
Вредности приказане у табели 2 су добијене усредњавањем измерених фракција мартензита на три фотографије снимљене на различитим локацијама на истом металографском узорку. Поред тога, на сл. 3 приказује квадратне криве уклапања да би се боље разумео ефекат хладног ваљања на мартензит. Може се видети да постоји скоро линеарна корелација између удела мартензита и смањења дебљине у хладно ваљаном стању. Међутим, квадратни однос може боље да представи овај однос.
Варијација у пропорцији мартензита као функција смањења дебљине током хладног ваљања првобитно жареног челичног лима 316.
Граница обликовања је процењена према уобичајеној процедури коришћењем тестова пуцања хемисфере37,38,45,66. Укупно, шест узорака је произведено ласерским резањем димензија приказаних на слици 4а као скуп експерименталних узорака. За свако стање мартензитне фракције припремљена су и тестирана три сета узорака за испитивање. На сл. 4б приказује исечене, полиране и обележене узорке.
Наказима обликовање ограничава величину узорка и даску за сечење. (а) Димензије, (б) Исечени и обележени примерци.
Испитивање хемисферног штанцања изведено је помоћу хидрауличке пресе са брзином кретања од 2 мм/с. Контактне површине пробијача и лима су добро подмазане како би се смањио ефекат трења на границе формирања. Наставите са испитивањем све док се на узорку не примети значајно сужавање или ломљење. На сл. 5 приказује уништени узорак у уређају и узорак након испитивања.
Граница обликовања је одређена коришћењем хемисферичног теста пуцања, (а) уређаја за испитивање, (б) плоче са узорком при ломљењу у тестној платформи, (ц) истог узорка након испитивања.
Неуро-фази систем који је развио Јанг67 је погодан алат за предвиђање граничне криве формирања листова. Ова врста вештачке неуронске мреже укључује утицај параметара са нејасним описима. То значи да они могу добити било коју стварну вредност у својим пољима. Вредности овог типа се даље класификују према њиховој вредности. Свака категорија има своја правила. На пример, вредност температуре може бити било који реалан број, а у зависности од њене вредности, температуре се могу класификовати као хладне, средње, топле и вруће. С тим у вези, на пример, за ниске температуре важи правило „носити јакну“, а за топле температуре „доста мајице“. У самој фази логике, излаз се оцењује за тачност и поузданост. Комбинација система неуронске мреже са фуззи логиком осигурава да ће АНФИС пружити поуздане резултате.
Слика 6 коју је дао Јанг67 приказује једноставну неуронску расплинуту мрежу. Као што је приказано, мрежа узима два улаза, у нашој студији улаз је пропорција мартензита у микроструктури и вредност мањег деформације. На првом нивоу анализе, улазне вредности се фуззифицирају помоћу фуззи правила и функција чланства (ФЦ):
За \(и=1, 2\), пошто се претпоставља да улаз има две категорије описа. МФ може попримити било који троугласти, трапезоидни, Гаусов или било који други облик.
На основу категорија \({А}_{и}\) и \({Б}_{и}\) и њихових МФ вредности на нивоу 2, усвојена су нека правила, као што је приказано на слици 7. У овом слоја, ефекти различитих улаза су некако комбиновани. Овде се следећа правила користе за комбиновање утицаја мартензитне фракције и вредности мањих деформација:
Излаз \({в}_{и}\) овог слоја назива се интензитет паљења. Ови интензитети паљења су нормализовани у слоју 3 према следећем односу:
У слоју 4, Такаги и Сугено правила67,68 су укључена у прорачун како би се узео у обзир утицај почетних вредности улазних параметара. Овај слој има следеће односе:
На резултујућу \({ф}_{и}\) утичу нормализоване вредности у слојевима, што даје коначни резултат, главне вредности варп-а:
где \(НР\) представља број правила. Улога неуронске мреже овде је да користи свој интерни алгоритам оптимизације за исправљање непознатих параметара мреже. Непознати параметри су резултујући параметри \(\лефт\{{п}_{и}, {к}_{и}, {р}_{и}\ригхт\}\), и параметри који се односе на МФ се сматрају генерализованом функцијом облика звона ветра:
Гранични дијаграми облика зависе од многих параметара, од хемијског састава до историје деформација лима. Неки параметри се лако процењују, укључујући параметре испитивања затезања, док други захтевају сложеније процедуре као што су металографија или одређивање заосталог напона. У већини случајева, препоручљиво је да се изврши тест ограничења напрезања за сваку серију лима. Међутим, понекад се други резултати теста могу користити за апроксимацију границе обликовања. На пример, неколико студија је користило резултате теста затезања да би се одредила могућност обликовања лима69,70,71,72. Друге студије су укључиле више параметара у своју анализу, као што су дебљина и величина зрна31,73,74,75,76,77. Међутим, није рачунски корисно укључити све дозвољене параметре. Стога, употреба АНФИС модела може бити разуман приступ за решавање ових питања45,63.
У овом раду је испитан утицај садржаја мартензита на дијаграм границе обликовања аустенитног челичног лима 316. С тим у вези, припремљен је скуп података коришћењем експерименталних тестова. Развијени систем има две улазне варијабле: удео мартензита измерен у металографским испитивањима и опсег малих инжењерских деформација. Резултат је велика инжењерска деформација граничне криве формирања. Постоје три врсте мартензитних фракција: фине, средње и високе фракције. Низак значи да је удео мартензита мањи од 10%. У умереним условима, удео мартензита се креће од 10% до 20%. Високе вредности мартензита сматрају се фракцијама већим од 20%. Поред тога, секундарни сој има три различите категорије између -5% и 5% у близини вертикалне осе, које се користе за одређивање ФЛД0. Позитивни и негативни распони су друге две категорије.
Резултати хемисферног теста су приказани на Сл. На слици је приказано 6 дијаграма обликовања граница, од којих је 5 ФЛД појединачних ваљаних лимова. Задата сигурносна тачка и њена горња гранична крива формирају граничну криву (ФЛЦ). Последња цифра упоређује све ФЛЦ. Као што се може видети са последње слике, повећање удела мартензита у аустенитном челику 316 смањује способност обликовања лима. С друге стране, повећање удела мартензита постепено претвара ФЛЦ у симетричну криву око вертикалне осе. На последња два графикона десна страна криве је нешто виша од леве, што значи да је обликовност при двоосном напону већа него код једноосног затезања. Поред тога, и мања и велика инжењерска напрезања пре грлића се смањују са повећањем удела мартензита.
316 формирајући граничну криву. Утицај удела мартензита на формабилност аустенитних челичних лимова. (безбедносна тачка СФ, гранична крива формирања ФЛЦ, мартензит М).
Неуронска мрежа је обучена на 60 сетова експерименталних резултата са фракцијама мартензита од 7,8, 18,3 и 28,7%. Скуп података од 15,4% мартензита је резервисан за процес верификације и 25,6% за процес тестирања. Грешка после 150 епоха је око 1,5%. На сл. 9 приказује корелацију између стварног учинка (\({\епсилон }_{1}\), основно инжењерско радно оптерећење) обезбеђеног за обуку и тестирање. Као што видите, обучени НФС предвиђа \({\епсилон} _{1}\) на задовољавајући начин за делове од лима.
(а) Корелација између предвиђених и стварних вредности након процеса обуке, (б) Грешка између предвиђених и стварних вредности за главна инжењерска оптерећења на ФЛЦ током обуке и верификације.
У неком тренутку током обуке, АНФИС мрежа се неизбежно рециклира. Да би се то утврдило, врши се паралелна провера, названа „провера“. Ако вредност грешке валидације одступа од вредности обуке, мрежа почиње да се поново обучава. Као што је приказано на слици 9б, пре епохе 150, разлика између криве учења и валидације је мала и оне прате отприлике исту криву. У овом тренутку грешка у процесу валидације почиње да одступа од криве учења, што је знак преоптерећења АНФИС-а. Тако је АНФИС мрежа за круг 150 сачувана са грешком од 1,5%. Затим се уводи ФЛЦ предвиђање за АНФИС. На сл. 10 приказане су предвиђене и стварне криве за одабране узорке коришћене у процесу обуке и верификације. Пошто су подаци из ових кривих коришћени за обуку мреже, није изненађујуће посматрати веома блиска предвиђања.
Стварне експерименталне ФЛЦ и АНФИС предиктивне криве под различитим условима садржаја мартензита. Ове криве се користе у процесу обуке.
АНФИС модел не зна шта се десило са последњим узорком. Због тога смо тестирали наш обучени АНФИС за ФЛЦ подношењем узорака са фракцијом мартензита од 25,6%. На сл. 11 приказује АНФИС ФЛЦ предвиђање као и експериментални ФЛЦ. Максимална грешка између предвиђене вредности и експерименталне вредности је 6,2%, што је више од предвиђене вредности током обуке и валидације. Међутим, ова грешка је толерантна грешка у поређењу са другим студијама које теоретски предвиђају ФЛЦ37.
У индустрији, параметри који утичу на формабилност су описани у облику језика. На пример, „грубо зрно смањује способност обликовања“ или „повећана обрада на хладном смањује ФЛЦ“. Улаз у АНФИС мрежу у првој фази је класификован у лингвистичке категорије као што су ниски, средњи и високи. Постоје различита правила за различите категорије на мрежи. Стога у индустрији ова врста мреже може бити веома корисна у смислу укључивања неколико фактора у њихов језички опис и анализу. У овом раду покушали смо да узмемо у обзир једну од главних карактеристика микроструктуре аустенитних нерђајућих челика како бисмо искористили могућности АНФИС-а. Количина мартензита изазваног стресом од 316 је директна последица хладног рада ових уметака. Експериментисањем и АНФИС анализом утврђено је да повећање удела мартензита у овој врсти аустенитног нерђајућег челика доводи до значајног смањења ФЛЦ плоче 316, тако да повећање удела мартензита са 7,8% на 28,7% смањује ФЛД0 од 0,35. до 0,1 респективно. С друге стране, обучена и валидирана АНФИС мрежа може предвидети ФЛЦ користећи 80% доступних експерименталних података са максималном грешком од 6,5%, што је прихватљива граница грешке у поређењу са другим теоријским поступцима и феноменолошким односима.
Скупови података коришћени и/или анализирани у тренутној студији доступни су од одговарајућих аутора на разуман захтев.
Ифтикхар, ЦМА, ет ал. Еволуција наредних путева попуштања екструдиране легуре магнезијума АЗ31 „као што јесте“ под пропорционалним и непропорционалним путевима оптерећења: ЦПФЕМ експерименти и симулације. интерни Ј. Праст. 151, 103216 (2022).
Ифтикхар, ТсМА ет ал. Еволуција накнадне површине попуштања након пластичне деформације дуж пропорционалних и непропорционалних путања оптерећења жарене легуре АА6061: експерименти и моделирање пластичности кристала коначним елементима. интерни Ј. Пласт 143, 102956 (2021).
Маник, Т., Холмедал, Б. & Хопперстад, ОС Транзијенти напрезања, очвршћавање при раду и р вредности алуминијума услед промена путање напрезања. интерни Ј. Праст. 69, 1–20 (2015).
Мамусхи, Х. ет ал. Нова експериментална метода за одређивање граничног дијаграма обликовања узимајући у обзир ефекат нормалног притиска. интерни Ј. Алма матер. форму. 15(1), 1 (2022).
Ианг З. ет ал. Експериментална калибрација параметара дуктилног лома и граница деформације лима АА7075-Т6. Ј. Алма матер. процес. технологије. 291, 117044 (2021).
Петритс, А. ет ал. Уређаји за прикупљање скривене енергије и биомедицински сензори засновани на ултра-флексибилним фероелектричним претварачима и органским диодама. Национална комуна. 12(1), 2399 (2021).
Басак, С. и Панда, СК Анализа граница грлића и лома различитих преддеформисаних плоча у путањама поларних ефективних пластичних деформација коришћењем Илд 2000–2д модела приноса. Ј. Алма матер. процес. технологије. 267, 289–307 (2019).
Басак, С. анд Панда, СК Деформације лома у анизотропним лимовима: експериментална евалуација и теоријска предвиђања. интерни Ј. Мецха. наука. 151, 356–374 (2019).
Јалефар, Ф., Хасхеми, Р. & Хоссеинипур, СЈ Експериментално и теоријско проучавање ефекта промене путање деформације на дијаграм границе обликовања АА5083. интерни Ј. Адв. произвођач. технологије. 76(5–8), 1343–1352 (2015).
Хабиби, М. ет ал. Експериментално проучавање механичких својстава, формабилности и граничног дијаграма обликовања заварених залиха трењем. Ј. Макер. процес. 31, 310–323 (2018).
Хабиби, М., ет ал. С обзиром на утицај савијања, гранични дијаграм се формира уградњом МЦ модела у моделирање коначних елемената. процес. Институт за крзно. пројекат. Л 232(8), 625–636 (2018).
Време поста: Јун-08-2023