Дефекты, инициирующие усталостные разрушения в гранулированном сплаве ЭП741НП (часть II)

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Методом электронно-ионной микроскопии проведена трехмерная реконструкция микроструктуры дефектов, связанных с образованием усталостных трещин в образцах, разрушенных в результате малоцикловых испытаний. Определены геометрические параметры выделенных в процессе 3D-реконструкции дефектов, содержащих Hf, Nb, Ti, Al, Ni. Морфология отдельных частиц представлена набором форм, образующих плоские (чешуйчатые) конгломераты размером до десятков микрон, которые не могут быть обнаружены неразрушающими методами контроля. Выявленные особенности морфологии позволяют предложить комплекс мер по увеличению срока службы деталей, изготовленных из гранулируемого жаропрочного никелевого сплава ЭП741НП, что является важным практическим результатом исследования.

Об авторах

В. В. Артемов

Отделение “Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова” Курчатовского комплекса кристаллографии и фотоники НИЦ “Курчатовский институт”

Москва, Россия

В. И. Бондаренко

Отделение “Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова” Курчатовского комплекса кристаллографии и фотоники НИЦ “Курчатовский институт”

Москва, Россия

М. А. Артамонов

Опытно-конструкторское бюро им. А. Люльки, Филиал ПАО “ОДК-УМПО”

Москва, Россия

А. С. Кумсков

Отделение “Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова” Курчатовского комплекса кристаллографии и фотоники НИЦ “Курчатовский институт”

Москва, Россия

И. С. Павлов

Отделение “Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова” Курчатовского комплекса кристаллографии и фотоники НИЦ “Курчатовский институт”

Москва, Россия

Е. Ю. Марчуков

Опытно-конструкторское бюро им. А. Люльки, Филиал ПАО “ОДК-УМПО”

Москва, Россия

А. Л. Васильев

Отделение “Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова” Курчатовского комплекса кристаллографии и фотоники НИЦ “Курчатовский институт”; Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Email: a.vasiliev56@gmail.com
Москва, Россия; Долгопрудный, Россия

Список литературы

  1. Павлов И.С., Артамонов М.А., Артемов В.В. и др. // Кристаллография. 2024. Т. 69. № 6. С. 927. https://doi.org/10.31857/S0023476124060027
  2. Волков А.М., Карашаев М.М., Летников М.Н. и др. // Технология металлов. 2019. № 1. С. 2. https://doi.org/10.31044/1684-2499-2019-1-0-2-8
  3. Гарибов Г.С., Кошелев В.Я., Шорошев Ю.Г. и др. // Заготовительные производства в машиностроении. 2010. № 1. С. 45.
  4. Belan J. // Mater. Today Proc. 2016. V. 3. P. 936. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2016.03.024
  5. Ida S., Yamagata R., Nakashima H. et al. // Metals (Basel). 2022. V. 12. P. 1817. https://doi.org/10.3390/met12111817
  6. Zhao S., Xie X., Smith G.D. et al. // Mater. Sci. Eng. A. 2003. V. 355. P. 96. https://doi.org/10.1016/S0921-5093(03)00051-0
  7. Симс Ч.Т., Норман С.С., Уильям С.Х. Суперсплавы II. Жаропрочные материалы для аэрокосмических и промышленных энергоустановок. Т. 1. М.: Металлургия, 1995. 384 с.
  8. Трунькин И.Н., Артамонов М.А., Овчаров А.В. и др. // Кристаллография. 2019. Т. 64. С. 539. https://doi.org/10.1134/S002347611904026X
  9. Sasaki S., Fujino K., Takéuchi Y. // Proc. Jpn Acad. B. 1979. V. 55. P. 43. https://doi.org/10.2183/pjab.55.43
  10. Prostakova V., Chen J., Jak E. et al. // Calphad. 2012. V. 37. P. 1. https://doi.org/10.1016/j.calphad.2011.12.009
  11. Peng Y., Huang G., Long L. et al. // Calphad. 2020. V. 70. P. 101769. https://doi.org/10.1016/j.calphad.2020.101769
  12. Johnson B., Jones J.L. Ferroelectricity in Doped Hafnium Oxide: Materials, Properties and Devices. Elsevier, 2019. 570 p. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-102430-0.00002-4
  13. Taylor J.R., Dinsdale A.T., Hilleit M. et al. // Calphad. 1992. V. 16. P. 173. https://doi.org/10.1016/0364-5916(92)90005-I
  14. Alper A.M., McNally R.N., Ribbe P.H. et al. // J. Am. Ceram. Soc. 1962. V. 45. P. 263. https://doi.org/10.1111/j.1151-2916.1962.tb11141.x
  15. Davydov A., Kattner U.R. // J. Phase Equilibria. 1999. V. 20. P. 5. https://doi.org/10.1361/105497199770335893
  16. Chen M., Hallstedt B., Gauckler L.J. // J. Phase Equilibria. 2003. V. 24. P. 212. https://doi.org/10.1361/105497103770330514
  17. Murray J.L. // Bull. Alloy Phase Diagrams. 1986. V. 7. P. 156. https://doi.org/10.1007/BF02881555
  18. Pérez R.J., Massih A.R. // J. Nucl. Mater. 2007. V. 360. P. 242. https://doi.org/10.1016/j.jnucmat.2006.10.008
  19. Okamoto H. // J. Phase Equilibria Diffus. 2011. V. 32. P. 473. https://doi.org/10.1007/s11669-011-9935-5
  20. He K., Sun J., Tang X. // IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. 2013. V. 35. № 6. P. 1397. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2012.213
  21. Nagajyothi G., Raghuveera E. // Int. J. Adv. Res. Electron. Commun. Eng. 2016. V. 5. P. 2362.
  22. Li Z., Zheng J., Zhu Z. et al. // IEEE Trans. Image Process. 2015. V. 24. P. 120. https://doi.org/10.1109/TIP.2014.2371234
  23. Бендат Дж., Пирсол А. Примения корреляционного и спектрального анализа. Пер. с англ. М.: Мир, 1983, 312 с.
  24. Land E.W., McMann J.J. // J. Opt. Soc. Am. 1971. V. 61. № 1. P. 1. https://doi.org/10.1364/JOSA.61.000001
  25. Jobson D.J., Rahman Z., Wodell G.A. // IEEE Trans. Image Process. 1997. V. 6. № 7. P. 965. https://doi.org/10.1109/83.597272
  26. Rahman Z., Jobson D.J., Woodel G.A. // J. Electron. Imaging. 2004. V. 13. № 1. P. 100. https://doi.org/10.1117/1.1636183
  27. Гонзалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
  28. Limaye A. // SPIE, San Diego. 2012. V. 8506
  29. Hu D., Limaye A., Lu J. // R. Soc. Open Sci. 2020. https://doi.org/10.1098/rsos.201033

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 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».