АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ОПТИМИЗАЦИИ ВЫБОРА УЛЬТРАЗВУКОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ДЛЯ НАНЕСЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПОКРЫТИЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Для обеспечения требований, влияющих на качество функциональных покрытий, в настоящее время применяются различные технологии, одной из которых является применение ультразвука. Для формирования функциональных покрытий ультразвук применяется как на этапе подготовки поверхности, так и на этапе нанесения покрытия. Так, на этапе подготовки поверхности ультразвук позволяет проводить предварительную очистку поверхности, обеспечить необходимую шероховатость поверхности с помощью ультразвуковой прокатки, а также предварительно активировать поверхность перед азотированием за счет поверхностного пластического деформирования. В случае нанесения покрытий ультразвук позитивно влияет на азотирование и нанесение лакокрасочных покрытий. Однако используемое в рамках различных процессов подготовки и нанесения покрытий ультразвуковое оборудование серьезно различается по своим характеристикам. Так, применяемые ультразвуковые генераторы отличаются по мощности, удельной материалоемкости, рабочей частоте, а также конструктивным особенностям, обеспечивающим стабильную работу, например, автоматическую подстройку частоты. Используемые преобразователи отличаются друг от друга достигаемыми амплитудами, мощностью и рабочей частотой. В связи с этим целью работы является разработка рекомендаций по использованию ультразвукового оборудования в различных технологических процессах создания функциональных покрытий. В работе проанализировано ультразвуковое оборудование, применяющееся в технологиях по подготовке поверхности и нанесению функциональных покрытий. Определены главные технологические параметры, определяющие выбор оборудования. Приведены рекомендации по использованию ультразвукового оборудования при создании различных функциональных покрытий, в рамках которых определена связка преобразователь-генератор, способная обеспечить предъявляемые требования к большинству процессов подготовки поверхности и нанесения покрытия.

Об авторах

Александр Вадимович Сухов

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)

Email: lefmo@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-9097-8216

Дмитрий Сергеевич Фатюхин

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)

Email: mitriy2@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5914-3415
кафедра «Технологии конструкционных материалов», профессор, доктор технических наук

Софья Александровна Фомушкина

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)

Email: efmo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5914-3415

Александр Андреевич Нечай

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)

ORCID iD: 0009-0009-9097-8216

Список литературы

  1. Перевалова О.Б., Панин А.В., Синякова Е.А. Особенности поверхностного упрочнения 12Cr ферритно-мартенситной стали при совмещении ионно-плазменного азотирования и ультразвуковой обработки // Физика и химия обработки материалов. 2012. № 3. С. 43-50.
  2. Технологическое применение ультразвука в транспортном машиностроении / О.В. Абрамов, В.О. Абрамов, В.В. Артемьев, и др. М.: Издательство «Техполиграфцентр», 2007. 112 c.
  3. Нигметзянов Р.И., Сундуков С.К., Фатюхин Д.С. Применение ультразвуковых технологий для подготовки лакокрасочного материала к нанесению // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2014. № 2 (37). С. 36-43. EDN SDMOWZ.
  4. Сундуков С.К., Чендаров А.С., Фатюхин Д.С. Ультразвуковая технология получения лакокрасочных покрытий // Юность и знания - гарантия успеха: Сборник научных трудов Международной научно-технической конференции, Курск, 17-18 декабря 2014 г. / Ответственный редактор: Разумов М.С. Курск: Закрытое акционерное общество «Университетская книга», 2014. С. 402-407. EDN TGAHRZ.
  5. Ковалевская Ж.Г., Уваркин П.В., Толмачев А.И. Исследование влияния дефектов точения на формирование микрорельефа поверхности стали при ультразвуковой финишной обработке // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). 2012. № 1 (54). С. 14-18. EDN OXWXTD.
  6. Перекрестова В.А., Сухов А.В., Левушкина Н.В., Нигметзянов Р.И. Расчет основных показателей ультразвуковой колебательной системы для интенсификации процессов газового азотирования // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2021. № 10 (124). С. 11-17. doi: 10.30987/2223-4608-2021-10-11-17. EDN HFLLYD.
  7. Горб А.Н., Коротченков О.А. Стимулированный ультразвуком перенос микрочастиц на поверхности пластины LiNbO3 // Письма в Журнал технической физики. 2002. Т. 28. № 17. С. 67-73. EDN RYRABP.
  8. Чудина О.В., Симонов Д.С., Симонова Т.С., Литовченко А.Н. Повышение эффективности поверхностного упрочнения конструкционных сталей закалкой ТВЧ и ультразвуковой обработкой // Упрочняющие технологии и покрытия. 2023. Т. 19, № 9 (225). С. 427-431. doi: 10.36652/1813-1336-2023-19-9-427-431. EDN APAVCM.
  9. Чудина О.В., Приходько В.М., Симонов Д.С. К вопросу разработки высокоэффективных комбинированных процессов поверхностного упрочнения деталей транспортного машиностроения // Технологическое обеспечение и повышение качества изделий машиностроения и авиакосмической отрасли : сборник научных статей 14-ой международной научно-технической конференции, посвященной 50-летию Брянской научной школы технологов-машиностроителей, Брянск, 05-07 октября 2022 года. Брянск: Брянский государственный технический университет, 2022. С. 178-183. EDN NCHRLN.
  10. Приходько В.М., Симонов Д.С. Ультразвук в гибридных технологиях производственных процессов // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. 2022. № 3 (77). С. 191-196. doi: 10.34771/UZCEPU.2022.77.3.037. EDN FVTQCP.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».