Текстура, форма зерен и пластическая анизотропия листов сплава системы Al-Mg-Si

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Предложена модифицированная модель Тейлора для количественной оценки коэффициента нормальной анизотропии (КНА) с учетом вклада текстуры и формы зерен исследуемого материала. Модель применена для прогнозного определения зависимости КНА от угла между направлениями прокатки и растяжения в плоскости листа сплавов системы Al-Mg-Si. Получено хорошее совпадение между расчетными и экспериментальными значениями КНА листов алюминиевого сплава типа 6016 с учетом неоднородности текстуры по толщине листа и вытянутости зерен в продольном и поперечном направлениях.

Об авторах

В. Н. Серебряный

ФГБУН Институт металлургии и материаловедения им. А.А. Байкова (ИМЕТ) РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: vns@imet.ac.ru
Москва

А. С. Колянова

ФГБУН Институт металлургии и материаловедения им. А.А. Байкова (ИМЕТ) РАН

Email: vns@imet.ac.ru
Москва

А. С. Гордеев

ФГБУН Институт металлургии и материаловедения им. А.А. Байкова (ИМЕТ) РАН

Email: vns@imet.ac.ru
Москва

Список литературы

  1. Hirsch, J. Aluminium in innovative light-weight car design / J. Hirsch // Mater. Trans. 2011. V.52. №5. P.818–824.
  2. Hirsch, J. Recent development in aluminium for automotive applications / J. Hirsch // Trans. Nonferrous Met. Soc. China. 2014. V.24. P.1995−2002.
  3. Аверкиев, Ю.А. Технология холодной штамповки / Ю.А. Аверкиев, А.Ю. Аверкиев. – М. : Машиностроение, 1989. 304 с. – (Averkiev, Yu.A. Cold stamping technology / Yu.A. Averkiev, A.Yu. Averkiev. – M. : Mechanical engineering, 1989. 304 p.)
  4. Kocks, U.F. Texture and anisotropy / U.F. Kocks, C.N. Tome, H.-R. Wenk. – Cambridge : Cambridge University Press, 1998. 676 p.
  5. Engler, O. Texture control by thermomechanical processing of AA6xxx Al-Mg-Si sheet alloys for automotive applications : a review / O. Engler, J. Hirsch // Mater. Sci. Eng. 2002. V.A336. P.249–262.
  6. Engler, O. Effect of natural ageing and pre-straining on strength and anisotropy in aluminium alloy AA6016 / O. Engler, C. Schafer, O.R. Myhr // Mater. Sci. Eng. 2015. V.A619. P.65–74.
  7. Bunge, H.J. Texture analysis in materials science. Mathematical methods / H.J. Bunge. – Gottingen : Cuvillier Verlag, 1993. 595 p.
  8. Park, N.J. Program system : Physical properties of textured materials / N.J. Park, H. Klein, E. Dahlem-Klein. – Göttingen : Cuvillier Verlag, 2001. 150 p.
  9. Van Houtte, P. Deformation texture prediction : from the Taylor model to the advanced lamel model / P. Van Houtte, S. Li, M. Seefeldt, L. Delannay // Intern. J. Plasticity. 2005. V.21. P.589–624.
  10. Chen, K.-X. Investigation of particles on the microstructure, texture and formability of Al-Mg-Si-Zn alloy for automotive body sheet / K.-X. Chen, L.-Z. Yan, Y.-A. Zhang, X.-W. Li, Z.-H. Li, G.-J. Gao, B.-Q. Xiong, H.-W Liu // J. Mater. Sci. 2022. V.57. P.17779–17796.
  11. Tenckhoff, E. Defocusing for the Schulz technique of determining preferred orientation / E. Tenckhoff // J. Applied Physics. 1970. V.41. P.3944–3948.
  12. Helming, K. Texture approximations by model components / K. Helming // Mater. Struct. 1998. V.5. №1. P.3– 9.
  13. Ivanova, T.M. Robust method of approximating the orientation distribution function by canonical normal distributions / T.M. Ivanova, T.I. Savelova // The Physics of Metals and Metallography. 2006. V.101. №2. P.114–118.
  14. Колянова, А.С. Преимущества метода компонент по сравнению с гармоническим методом для расчета пластической анизотропии в листах сплава системы Al-Mg-Si / А.С. Колянова // XXI Российская ежегодная конференция молодых научных сотрудников и аспирантов «Физико-химия и технология неорганических материалов». Москва. 15–18 октября 2024 г. : cб. тр. С.68–70. – (Kolyanova, A.S. The advantages of the component method in comparison with the harmonic method for plastic anisotropy calculation in AL-Mg-Si alloy sheets / A.S. Kolyanova // XXI Russian annual conference of young researchers and postgraduates “Physical chemistry and technology of inorganic materials”. Moscow. October 15–18, 2024. The Conference Proceedings. P.68–70.)
  15. Delmas, F. Cross-slip and glide in {001} planes of Al-Mg-Si alloy 6056 / F. Delmas, J. Majimel, M. Vivas, G. Molenat, A. Couret, A. Coujou // Phil. Mag. Lett. 2003. V.83. P.289 –296.
  16. Caillard, D. Glide of dislocations in non-octahedral planes of fcc metals : a review / D. Caillard, J.-L. Martin // Intern. J. Mat. Res. (formerly Z. Metallkd.) 2009. V.100. №10. P.1403–1410.
  17. Colin, J. Non-linear elastic effects in plasticity : {100} dislocation gliding in aluminum-based alloy / J. Colin, P. Beauchamp, S. Brochard, J. Grilhe J, A. Coujou // EPL. 2007. V.78. Art.16002 (P1–P4).
  18. Serebryany, V.N. Texture and anisotropy of mechanical properties of the magnesium alloy of Mg-Y-Gd-Zr System / V.N. Serebryany, L.L. Rokhlin, A.N. Monina // Inorg. Mater. : Applied Res. 2014. V.5. №2. P.116–123.
  19. Серебряный, В.Н. Вклад текстуры и структуры в деформируемость листов сплава системы Al-Mg-Si / В.Н. Серебряный, А.С. Колянова, А.С. Гордеев // Докл. Рос. акад. наук. Физика, технические науки. 2024. Т.519. С.70–76. – (Serebryany, V.N. Contribution of texture and structure to the formability or Al-Mg-Si alloy sheets / V.N. Serebryany, A.S. Kolyanova, A.S. Gordeev // Russian Academy of Science. Doklady Physics. 2024. V.519. P.70–76.)
  20. Ghosh, M. Correlating r-value and through thickness texture in Al-Mg-Si alloy sheets / M. Ghosh, A. Miroux, A.L. Kestens // J. Alloys Comp. 2015. V.619. P.585–591.
  21. Engler, O. Effect of precipitation state on plastic anisotropy in sheets of the age-hardenable aluminium alloys AA 6016 and AA 7021 / O. Engler // Mater. Sci. Eng. A 2022. V.830. Art.142324.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

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».