The Influence of Vacancy Concentration of Low-Stability Pre-Transitional Structural-Phase States and Energy Characteristics of NiAl Intermetallide


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Using the Monte Carlo method, the influence of vacancy concentration on the structural-phase states and energy characteristics is investigated by the example of an intermetallic compound NiAl in the course of its heating and cooling. According to the analysis, the availability and concentration of vacancies are important factors in the pre-transitional low-stability structural-phase states prior to transformation. On the one hand, neither the vacancies nor their concentration affect the temperature ranges of structural-phase transformations, on the other hand, they essentially influence both the pre-transitional low-stability structural-phase states and the rate of diffusion processes. The temperature behavior of the short-range order parameter suggests that the higher the vacancy concentration (i.e., system’s defectiveness), the higher the temperatures at which the tendencies for increasing atomic ordering would be manifested due to intensified diffusion. This, in turn, evidences of a higher starting structural transformation temperature with an increase in the number of defects in the alloy during cooling. An analysis of the temperature curves of the long-range order parameter of the NiAl intermetallide allows making a conclusion that an increased vacancy concentration (i.e., the alloy’s defectiveness) gives rise to a logical result – decreased long-range ordering in the system in the region of low-stability pre-transitional states and increased starting transformation temperature.

Об авторах

A. Potekaev

National Research Tomsk State University; V. D. Kuznetsov Siberian Physical-Technical Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: kanc@spti.tsu.ru
Россия, Tomsk; Tomsk

A. Chaplygina

I. I. Polzunov Altai State Technical University

Email: kanc@spti.tsu.ru
Россия, Barnaul

P. Chaplygin

I. I. Polzunov Altai State Technical University

Email: kanc@spti.tsu.ru
Россия, Barnaul

M. Starostenkov

I. I. Polzunov Altai State Technical University

Email: kanc@spti.tsu.ru
Россия, Barnaul

V. Kulagina

V. D. Kuznetsov Siberian Physical-Technical Institute; Siberian State Medical University

Email: kanc@spti.tsu.ru
Россия, Tomsk; Tomsk

A. Klopotov

V. D. Kuznetsov Siberian Physical-Technical Institute; Tomsk State Architecture and Building University

Email: kanc@spti.tsu.ru
Россия, Tomsk; Tomsk

L. Grinkevich

National Research Tomsk State University

Email: kanc@spti.tsu.ru
Россия, Tomsk

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature, 2019

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».