Логунов А.В. Жаропрочные никелевые сплавы для лопаток и дисков газовых турбин. Рыбинск: Газотурбинные технологии, 2017. 854 с.
Кротинов Н.Б. Продление ресурса лопаток газотурбинных двигателей упрочняющей обработкой // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2016. № 5. С. 221–224.
Тягунов А.Г., Тарасов Д.А., Мильдер О.Б., Савин Г.О. Метод оценки структурной стабильности жаропрочных никелевых сплавов на основе определения параметра фазовой стабильности PS // Металловедение и термическая обработка металлов. 2022. № 2. С. 49–52.
Настека В.В. Повышение эксплуатационных свойств литых лопаток из жаропрочных никелевых сплавов за счет наноструктурирования поверхности: автореф. дис. … канд. техн. наук. Уфа: Уфимский гос. авиац. техн. ун-т, 2019. 19 с.
Шеин Е. Жаропрочные сплавы промышленных газовых турбин // ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский институт авиационных материалов»: офиц. сайт. URL: https://viam.ru/review/3800 (дата обращения: 09.11.2023).
Каблов Е.Н. Литые лопатки газотурбинных двигателей. Сплавы, технологии, покрытия. М.: МИСИС, 2001. 631 с.
Кузнецов В.П., Лесников В.П., Попов Н.А. Структура и свойства монокристаллических жаропрочных никелевых сплавов. Екатеринбург: Уральский ун-т, 2016. 160 с.
Sowa R., Aarabasz S., Parlinska-Wojtan M. Classification and microstructural stability of high generation single crystal nickel-based superalloys // Zastita Materijala. 2016. No. 57 (2). P. 274–281. DOI: 10.5937/ZasMat1602274S.
Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия – Телеком, 2001. 381 с.
Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с пол. И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2004. 344 с.
Александрова О.В., Мацеевич Т.А., Кирьянова Л.В., Соловьев В.Г. Статистические методы решения технологических задач. М.: МИСИ-МГСУ, 2017. 154 с.
Чупакова А.О., Гудин С.В., Хабибулин Р.Ш. Разработка и обучение модели искусственной нейронной сети для создания систем поддержки принятия решений // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2020. № 3. С. 61–73. DOI: 10.24143/2072-9502-2020-3-61-73.
ГОСТ 10145–81. Металлы. Метод испытания на длительную прочность // Кодекс: электрон. фонд правовых и норматив.-техн. док. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200005492 (дата обращения: 09.11.2023).
Donachie M.J., Donachie S.J. Superalloys: A technical guide. 2nd ed. Materials Park, OH, USA: ASM Internatioinal, 2002. 402 p.
IN-792 cast nickel superalloy // MatWeb: база данных. URL: https://matweb.com/search/datasheettext.aspx?matguid=4ccb7dbb90d04a7a85701a8e6cac1660 (дата обращения: 09.11.2023).
Larson R.R., Miller J. Time-temperature relationship for rupture and creep stresses // Trans. ASME. 1952. Vol. 74, No. 5. P. 765–771. DOI: 10.1115/1.4015909.
Аношина О.В., Трубникова А.С., Мильдер О.Б. и др. Моделирование изменения предела длительной прочности сплавов на основе никеля с использованием байесовских искусственных нейронных сетей // Письма о материалах. 2020. Т. 10, № 1 (37). С. 106–111. DOI: 10.22226/2410-3535-2020-1-106-111.
Masters T. Practical neural network recipes in C++. San Diego, CA, USA: Academic Press, 1993. 493 p.