The influence of high temperature heat treatment on the evolution of surface composition of rapidly solidified foils of Al–Mg–Li–Sc–Zr alloy

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The influence of high-temperature annealing on the composition of surface layers of rapidly solidified Al–Mg–Li–Sc–Zr alloy foils of 1421 grade obtained by centrifugal quenching from the melt has been studied when heated to 380°C in air depending on the holding time. Surface elemental mapping of the foils annealed for 1 h was carried out by scanning electron microscopy with energy dispersive X-ray microanalysis. The depth distribution of lithium after annealing the samples for 1, 2 and 8 h was studied by nuclear reaction analysis. After short-term annealing for 1 h, the formation of a gradient composition with an increased content of the main alloying elements in the surface layers of annealed foils was found. The thickness of the diffusion layer enriched with lithium is about 3.3 μm. In the 0.3 μm thick near-surface layer, the average lithium concentration is 30 at.%. In contrast to the contact surface, the non-monotonic character of the lithium concentration profiles of the foils near the free surface includes the presence of a sharp maximum at a depth of 0.3 μm: the lithium content increases from 20 at. % in the thin surface layer (0.1 μm) up to 40 at. %. During the annealing process, with increasing holding time, an intensive mass transfer of lithium atoms to the depth of the foils is observed. The thickness of the diffusion layer increases 4 times.

作者简介

I. Stoliar

Belarusian State University

Email: uyluana@gmail.com
Minsk, 220050 Belarus

V. Shepelevich

Belarusian State University

Minsk, 220050 Belarus

I. Tashlykova-Bushkevich

Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics

Email: iya.itb@bsuir.by
Minsk, 220013 Belarus

R. Wu

Harbin Engineering University

Harbin, 150001 PR China

E. Wendler

Friedrich Schiller University

Jena, 07743 Germany

参考

  1. Pinomaa T., Laukkanen A., Provatas N. // MRS Bull. 2020. V. 45. № 11. P. 910. https://doi.org/10.1557/mrs.2020.274
  2. Kurz W., Rappaz M., Trivedi R. // Int. Mater. Rev. 2020. V. 66. № 1. P. 30. https://doi.org/10.1080/09506608.2020.1757894
  3. Gu Y., He X., Han D. // Computational Mater. Sci. 2021. V. 199. P. 110812. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2021.110812
  4. Tsaknopoulos K., Walde C., Champagne Jr.V., Cote D. // JOM. 2019. V. 71. № 1. P. 435. https://doi.org/10.1016/j.msea.2018.09.017
  5. Маликов А.Г., Голышев А.А., Витошкин И.Е. // Прикладная механика и техническая физика. 2023. Т. 64. № 1. С. 36. https://doi.org/10.15372/PMTF202215159
  6. Wang Y., Zhang Z., Wu R., Sun J., Jiao Y., Hou L., Zhang J., Li X., Zhang M. // Mater. Sci. Eng. A. 2019. V. 745. № 1. P. 411. https://doi.org/10.1016/J.MSEA.2019.01.011
  7. Андрюшкин А.Ю., Галинская О.О., Сигаев А.Б. // Балтийский государственный технический унивеситет. 2015. 104 с.
  8. Антипов В.В., Колобнев Н.И., Хохлатова Л.Б. // Авиационные материалы и технологии. 2012. № 5. С. 183.
  9. Овсянников Б.В. // Технология легких сплавов. 2014. № 1. С. 97.
  10. Kuang Q., Wang R., Peng C., Cai Z. // J. Alloys Compd. 2021. V. 883. P. 160937. https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2021.160937
  11. Gancarz T., Dobosz A., Bogno P., Cempura G., Schell N., Chulist R., Henein H. // Materials Characterization. 2021. V. 178. P. 111290. https://doi.org/10.1016/j.matchar.2021.111290
  12. Степанова М.Г., Валяева В.И., Герчикова Н.С., Пархоменко Н.А. // Всероссийский научно-исследовательский институт авиационных материалов. 1983. № 7. С. 22.
  13. Бродова И.Г., Петрова А.Н., Ширинкина И.Г. // Известия РАН. Сер. физ. 2012. Т. 76. № 11. С. 1378.
  14. Furukawa M., Berbon P.B., Langdon T.G., Horita Z., Nemoto M., Tsenev N.K., Valiev R.Z. // Metall. Mater. Trans. A. 1998. V. 29. P. 169. https://doi.org/10.1007/s11661-998-0170-6
  15. Кайгородова Л.И., Распосиенко Д.Ю., Пушин В.Г., Пилюгин В.П., Смирнов С.В. // Физика металлов и металловедение. 2019. Т. 120. № 2. С. 169.
  16. Malikov A., Orishich A., Bulina N., Karpov E., Sharafutdinov M. // Mater. Sci. Eng. A. 2019. V. 765. P. 138302. https://doi.org/10.1016/j.msea.2019.138302
  17. Сивцова П.А., Шепелевич В.Г. Быстрозакаленные материалы и покрытия. // Сборник трудов 7-й Всероссийской с международным участием научно-технической конференции, Москва. 2008. С. 10.
  18. Шепелевич В.Г. // Вестник Белорусского государственного университета. Сер. 1. Физика. Математика. Информатика. 2014. № 2. С. 13.
  19. Ценев Н.К., Перевезенцев В.Н., Щербань М.Ю., Ценев А.Н. // Журнал технической физики. 2010. Т. 80. № 6. С. 68.
  20. Нохрин А.В., Шадрина Я.С., Чувильдеев В.Н., Копылов В.И., Бобров А.А., Лихницкий К.В. // Поверхность. Рентген., синхротр. и нейтрон. исслед. 2022. № 1. С. 24.
  21. Шепелевич В.Г., Бушкевич И.А., Вендлер Э., Ташлыкова-Бушкевич И.И. // Поверхность. Рентген., синхротр. и нейтрон. исслед. 2019. № 6. С. 101. https://doi.org/10.1134/S020735281906012X
  22. Столяр И.А., Шепелевич В.Г., Wendler E., Ташлыкова-Бушкевич И.И. // Поверхность. Рентген., синхротр. и нейтрон. исслед. 2021. № 7. С. 96. https://doi.org/10.31857/S1028096021070190
  23. Столяр И.А., Шепелевич В.Г., Ташлыкова-Бушкевич И.И., Wendler E. // Поверхность. Рентген., синхротр. и нейтрон. исслед. 2023. № 2. С. 23. https://doi.org/10.31857/S1028096023020139
  24. Mayer M. SIMNRA, a simulation program for the analysis of NRA, RBS and ERDA. New York: American Institute of Physics, 1999. 541 p.
  25. Gurbich A.F. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B. 2010. V. 268. P. 1703. https://doi.org/10.1016/j.nimb.2010.02.011
  26. Ташлыкова-Бушкевич И.И., Шепелевич В.Г., Столяр И.А., Романчук А.В., Япс А.Р. Быстрозакаленные материалы и покрытия. // Труды XVII Международной научно-технической конференции, Москва. 2020. С. 40.
  27. Вершинин Г.А. // Международный научно-исследовательский журнал. 2015. №. 8-2 (39). С. 95.
  28. Ташлыкова-Бушкевич И.И., Яковенко Ю.С., Шепелевич В.Г., Ташлыков И.С. // Физика и химия обработки материалов. 2016. № 3. С. 65.
  29. Schoeberl T., Kumar S. // J. Alloy Compd. 1997. V. 255. P. 135. https://doi.org/10.1016/S0925-8388(96)02818-6
  30. Soni K.K., Williams D.B., Newbury D.E., Gillen G., Chi P., Bright D.S. // Metall. Mater. Trans. A. 1993. V. 24. P. 2279. https://doi.org/10.1007/BF02648601
  31. Harvey J.-P., Singh S., Oishi K., Acheson B., Turcotte R., Pilon D., Lavoie J., Gange B. // Mater. Des. 2021. V. 198. P. 109293. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109293
  32. Елагин В.И., Захаров В.В., Павленко С.Г., Ростова Т.Д. // Физика металлов и металловедение. 1985. Т. 60. С. 97.
  33. Fuller C.B., Seidman D.N. // Acta Materialia. 2005. V. 53. P. 5415. https://doi.org/10.1016/j.actamat.2005.08.015
  34. Wang Y., Zhang S., Wu R., Turakhodjaev N., Hou L., Zhang J., Betsofen S. // J. Mater. Sci. Technol. 2021. V. 61. P. 197. https://doi.org/10.1016/j.jmst.2020.05.061
  35. Zhu Y., Zhou M., Geng Y., Zhang S., Xin T., Chen G., Zhou Y., Zhou X, Wu R., Shi Q. // J. Mater. Sci. Technol. 2024. V. 184. P. 245. https://doi.org/10.1016/j.jmst.2023.10.019
  36. Дехтяр И.Я. // УФН. 1957. Т. 62. С. 99.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © 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».