Influence of the Morphology of the Interface Between the Coating and the Substrate on the Distribution of Thermoelastic Stresses in High-Speed Steels

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Finite element methods have solved the problem of the influence of the morphology of the interface between coating made of high-speed steel P2M9 and substrate made of structural steel 30HGSA on the distribution of thermoelastic stresses in the coating. It was solved in two stages. At the first stage, the behavior of stresses during cooling from a temperature of 1573 K to a temperature of 293 K. was studied. At the second stage, after cooling, a static tensile load was applied to the coating surface. The morphology of the interface was determined using scanning electron microscopy data. It follows from them that the interface has a curved appearance and, in the first approximation, can be described by a harmonic function. It is shown that at the cooling stage, the undulating interface between the coating and the substrate serves as the most effective barrier to crack formation, redistributing the areas of dangerous tensile forces into the substrate. The application of a tensile static load to the coating after cooling has shown that in the case of a rectilinear interface, when the value of the elastic modulus of the substrate (Ec) is an order of magnitude less than the elastic modulus of the coating (Es), the coating separation from the substrate is observed. The plastic flow occurs mainly in the coating. The same situation is observed for a curved boundary with the only difference that it prevents separation. If Es = 10Ec, then for a rectilinear boundary, plastic flow is observed both in the substrate and in the coating, and for a curved boundary, this process occurs mainly in the substrate.

Авторлар туралы

S. Nevskii

Siberian State Industrial University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: nevskiy.sergei@yandex.ru
Ресей, Novokuznetsk, 654007

L. Baschenko

Siberian State Industrial University

Email: luda.baschenko@gmail.com
Ресей, Novokuznetsk, 654007

V. Gromov

Siberian State Industrial University

Email: gromov@physics.sibsiu.ru
Ресей, Novokuznetsk, 654007

A. Filyakov

Siberian State Industrial University

Email: nevskiy.sergei@yandex.ru
Ресей, Novokuznetsk, 654007

D. Mikhailov

Siberian State Industrial University

Email: nevskiy.sergei@yandex.ru
Ресей, Novokuznetsk, 654007

A. Chapaikin

Siberian State Industrial University

Email: nevskiy.sergei@yandex.ru
Ресей, Novokuznetsk, 654007

S. Minenko

Siberian State Industrial University

Email: nevskiy.sergei@yandex.ru
Ресей, Novokuznetsk, 654007

Әдебиет тізімі

  1. Мозговой И.В., Шнейдер Е.А. Наплавка быстрорежущей стали. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2016. 200 с.
  2. Соснин Н.А., Ермаков С.А., Тополянский П.А. Плазменные технологии. Сварка, нанесение покрытий, упрочнение. М.: Машиностроение, 2008. 406 с.
  3. Maruschak P.O., Panin S.V., Ignatovich S.R., Zakiev I.M., Konovalenko I.V., Lytvynenko I.V. Sergeev V.P. // Theor. Appl. Fracture Mech. 2019. V. 57. P. 43. https://doi.org/10.1016/j.tafmec.2011.12.007
  4. Wang Y., Mao B., Chu Sh., Chen S., Xing H., Zhao H., Wang Sh., Wang Y., Zhang J., Sun B. // J. Mater. Res. Technol. 2023. V. 24. P. 8198. https://www.doi.org/10.1016/j.jmrt.2023.04.269
  5. Корнеев В.А. // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2023. № 11. Вып. 1. C. 116. https://www.doi.org/10.25018/0236_1493_2023_111_0_116
  6. Малушин Н.Н., Романов Д.А., Ковалев А.П., Осетковский В.Л., Бащенко Л.П. // Известия вузов. Физика. 2019. Т. 62. № 10 (742). С. 106.
  7. Малушин Н.Н., Романов Д.А., Ковалев А.П., Будовских Е.А., Chen X. // Известия вузов. Черная металлургия. 2020. Т. 63. № 9. С. 707.
  8. Lu J., Song Zh., Qin H., Huang H., Sui X., Weng Y., Mo Zh., Wang K., Ren X. // Vacuum. 2023. V. 218. P. 112634.
  9. Shulov V.A., Gromov A.N., Teryaev D.A., Engel’ko V.I. // Russ. J. Non-Ferrous Metals. 2016. V. 57. P. 256.
  10. Yang Y., Yang Y., Liao Ch., Yang G., Qin Y., Li Q., Wu M. // Tribology Int. 2021. V. 161. P. 107086. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2021.107086
  11. Алифанов А.В., Попова Ж.А. // Литье и металлургия. 2012. № 4 (68). C. 151.
  12. Алифанов А.В., Ционенко Д.А., Милюкова А.М., Ционенко Н.М. // Proc. National Academy of Sciences of Belarus, Рhysical-Technical Series. 2016. № 4. P. 31.
  13. Люкшин П.А., Люкшин Б.А., Матолыгина Н.Ю., Панин С.В. // Физическая мезомеханика. 2020. Т. 23. № 5. C. 69.
  14. Панин С.В., Коваль А.В., Трусова Г.В., Почивалов Ю.И., Сизова О.В. // Физическая мезомеханика. 2000. Т. 3. № 2. С. 99.
  15. Балохонов Р.Р., Романова В.А. // Деформация и разрушение материалов. 2007. № 5. C. 12.
  16. Балохонов Р.Р., Романова В.А. // Физическая мезомеханика. 2014. Т. 17. № 1. C. 75.
  17. Ganilova O.A., Cartmell M.P., Kiley A. // Composite Structures. 2022. V. 288. P. 115423.
  18. Cappello R., Pitarresi G., Catalanotti G. // Composites Sci. Technol. 2023. V. 241. P. 110103.
  19. Li Zh., Huang D., Xu Y., Yan K. // Appl. Math. Modelling. 2021. V. 93. P. 294.
  20. Nevskii S., Sarychev V., Konovalov S., Granovskii A., Gromov V. // J. Mater. Res. Technol. 2020. № 9 (1). P. 539.
  21. Sun Y., Gou J., Wang Ch., Zhou Q., Liu R., Chen P., Yang T., Zhao X. // Defence Technology. 2024. V. 32. P. 521.
  22. Brener E.A., Weikamp M., Spatschek R., Bar-Sinai Y., Bouchbinder E. // J. Mech. Phys. Solids. 2016. V. 89. P. 149.
  23. Невский С.А., Бащенко Л.П., Громов В.Е., Филяков А.Д. // Деформация и разрушение материалов. 2024. № 6. C. 2.
  24. Таблицы физических величин. Справочник. / Ред. Кикоин И.К. М.: Атомиздат, 1976. 1006 с.
  25. Марочник сталей и сплавов. / Ред. Зубченко А.С. М.: Машиностроение, 2003. 782 с.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Russian Academy of Sciences, 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».