Многомасштабная модель ползучести в сталях с учетом микроструктуры

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Разработана многомасштабная модель для описания влияния микроструктуры и содержания легирующих элементов на скорость радиационной ползучести в сталях ЭП823 и ЭК164. Предложена схема моделирования движения дислокаций и взаимодействия дислокаций с точечными дефектами в рамках метода молекулярной динамики, в реальных сплавах, содержащих петли, поры и преципитаты с характерными размерами и составом, определенными в эксперименте. При этом в качестве матрицы использовать неупорядоченные твердые растворы с содержанием Fe, Cr и Ni, соответствующим спецификациям сталей ЭП 823 и ЭК 164. Методом дискретной динамики дислокаций рассчитана эволюция локальной плотности дислокаций в зерне с учетом переползания и скольжения дислокаций. Показано, как происходит изменение локальной плотности дислокаций с образованием микроструктуры. Рассчитано распределение локальных напряжений в решетке с учетом микроструктуры. Рассчитаны значения скорости ползучести в сплавах FeCr и FeCrNi с учетом наличия микроструктуры. Полученные в результате моделирования скорости ползучести отличаются от экспериментальных значений на 20–50%. Выявлены факторы, ограничивающие точность модели, и предложен алгоритм моделирования для повышения точности предсказания скорости ползучести.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

К. Ю. Хромов

НИЦ “Курчатовский институт”

Автор, ответственный за переписку.
Email: khromov_ky@nrcki.ru
Россия, пл. акад. Курчатова, 1, Москва, 123098

В. А. Рябов

НИЦ “Курчатовский институт”

Email: khromov_ky@nrcki.ru
Россия, пл. акад. Курчатова, 1, Москва, 123098

А. В. Козлов

АО Институт реакторных материалов

Email: khromov_ky@nrcki.ru
Россия, г. Заречный, Свердловская область, 624250

В. Л. Панченко

АО Институт реакторных материалов

Email: khromov_ky@nrcki.ru
Россия, г. Заречный, Свердловская область, 624250

Список литературы

  1. Plimpton S. Fast Parallel Algorithms for Short-Range Molecular Dynamics // J. Comp. Phys. 1995. V. 117. P. 1–19. http://lammps.sandia.gov
  2. Schuler T., Nastar M., Soisson F. Towards the modeling of the interplay between radiation induced segregation and sink microstructure // J. Appl. Phys. 2022. V. 132. Iss. 8. P. 080903. https:// doi.org/10.1063/5.0100298
  3. Mansouri E., Olsson P. Modeling of irradiation-induced microstructure evolution in Fe: Impact of Frenkel pair distribution // Comp. Mater. Sci. 2024. V. 236. P. 112852.
  4. Castin N., Messina L., Domain C., Pasianot R.C., Olsson P. Improved atomistic Monte Carlo models based on ab-initio-trained neural networks: Application to FeCu and FeCr alloys // Phys. Rev. B. 2017. V. 95. P. 214117.
  5. Khromov K. Yu., Kovalishin A.A., Ryabov V.A., Tsvetkov T.V., Velikhov V.E. A topologically correct method of dislocations construction for atomistic modeling // Comp. Mater. Sci. 2019. V. 156. P. 301–309. WOS:000449375500038, https:// doi.org/10.1016/j.commatsci.2018.09.048 https:// www.ctcms.nist.gov/potentials/.
  6. Bonny G., Pasianot R.C., Terentyev D., Malerba L. Iron chromium potential to model high-chromium ferritic alloys // Philosop. Magazine. 2011. V. 91(12). P. 1724–1746. https:// doi.org/10.1080/ 14786435.2010.545780
  7. Béland L.K., Tamm A., Mu S., Samolyuk G.D., Osetsky Y.N., Aabloo A., Klintenberg M., Caro A., Stoller R.E. Accurate classical short-range forces for the study of collision cascades in Fe–Ni–Cr // Computer Physics Communications. 2017. V. 219. P. 11–19. https:// doi.org/10.1016/j.cpc.2017.05.001
  8. Osetsky Y.N., Bacon D.J., Mohles V. Atomic modelling of strengthening mechanisms due to voids and copper precipitates in α-iron // Philosop. Magazine. 2003. V. 83(31–34). P. 3623–3641.
  9. Bacon D.J., Kocks U.F., Scattergood R.O. The effect of dislocation self-interaction on the Orowan stress // Phil. Mag. 1973. V. 28 (6). P. 1241–1263. https:// umet.univ-lille.fr/Projets/RheoMan.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Поле деформаций вокруг ядер дислокаций в чистом Fe (а) и в сплаве Fe–12%Cr (б).

Скачать (310KB)
3. Рис. 2. Модель серого стока.

Скачать (79KB)
4. Рис. 3. Накопленная деформация как функция времени для механизмов скольжения и переползания скольжением.

Скачать (78KB)
5. Рис. 4. Распределение дислокаций до облучения (а) и после облучения (б) в ячейке моделирования ДДД. Крестиками показано положение дислокаций.

Скачать (145KB)
6. Рис. 5. Распределение напряжений до облучения (а) и после облучения (б) в ячейке моделирования ДДД, соответствующих распределению дислокаций, показанному на рис. 4.

Скачать (455KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».