Recent Problems of Heat-Transfer Simulation in Technological Processes of Selective Laser Melting and Fusion


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

The thermal processes arising upon the implementation of the additive technologies of selective laser melting and the fusion of metals and alloys are analyzed. An adequate description of the heat transfer upon the implementation of additive technological processes associated with high-intensity local heating by a moving laser beam and the phase transitions generated by a semifinished powder product, crystallization, and the concomitant effects in the growing element is the key to gaining insight into the microstructure and the efficient properties of the obtained material and the prevention of residual deformation (shrinkage) of the item. Currently, the main causes of unpredictable production defects are deviations of the shape of the final item from the preset geometry and high-amplitude residual stresses, which can initiate destruction of the item under loads significantly lower than those calculated, as well as the occurrence of the microscopic defects (pores, layer interfaces, etc.) are. The development of mathematical models that, on the one hand, are sufficiently accurate to predict the listed phenomena and, on the other hand, allow practical implementation in engineering calculations is the basis for the further development of the laser-melting and fusion of metal materials. At the same time, analysis of the current state of the problem shows that development of efficient numerical methods providing acceptable computational costs while maintaining accuracy is the key element in the practical implementation of the models. A method based on multiscale, interconnected modeling of the mechanical and the thermal state of the growing body—at the local level in the melt pool domain, at the intermediate level in the vicinity of the melt pool and the adjacent layers, and at the level of the entire product as a whole—seems to be efficient; here, the computing process at the global level can be based on a combination of the finite-element method (indisputable in practice) and analytical calculations providing local refinement of the solution.

Об авторах

S. Zhavoronok

Moscow Aviation Institute, National Research University

Email: rabinskiy@mail.ru
Россия, Moscow, 125993

A. Kurbatov

Moscow Aviation Institute, National Research University

Email: rabinskiy@mail.ru
Россия, Moscow, 125993

L. Rabinskiy

Moscow Aviation Institute, National Research University

Автор, ответственный за переписку.
Email: rabinskiy@mail.ru
Россия, Moscow, 125993

Yu. Solyaev

Moscow Aviation Institute, National Research University

Email: rabinskiy@mail.ru
Россия, Moscow, 125993

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 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».