Shape Formation of Hybrid Workpieces from Aluminum Alloys by Torsional Upsetting

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This article discusses the possibility to produce hybrid workpieces from aluminum alloys AMg2, AMg5, and AMg6 using combined upsetting deformation with a surface shear (torsional upsetting). The finite element simulation of shape formation using the QForm 10.1.5 software has been applied. The obtained rheological models of deformed materials and the specially developed friction.sliding_velocity subroutine have allowed us to obtain simulation results agreeing well with the experimental data. Metallographic studies have confirmed the high joining quality of workpieces in the contact area.

About the authors

P. A. Petrov

Moscow Polytechnic University, Moscow, Russia

Email: petrov_p@mail.ru
Россия, Москва

V. N. Fam

Moscow Polytechnic University, 107023, Moscow, Russia

Email: petrov_p@mail.ru
Россия, Москва

I. A. Burlakov

Moscow Polytechnic University, Moscow, Russia; Salyut Machine-Building Production Association, Moscow, Russia

Email: petrov_p@mail.ru
Россия, Москва; Россия, Москва

Toan Khanh Nguyen

Moscow Polytechnic University, 107023, Moscow, Russia

Author for correspondence.
Email: petrov_p@mail.ru
Россия, Москва

References

  1. Raghunath B.K., Raghukandan K., Karthikeyan R., Palanikumar K., Pillai U.T.S., Gandhi R.A. Flow stress modeling of AZ91 magnesium alloys at elevated temperature // J. of Alloys and Compounds. 2011. V. 509. Iss. 15. P. 4992.
  2. Araei A.A., Razeghi H.R., Ghalandarzadeh A., Tabatabaei S.H. Effects of loading rate and initial stress state on stress–strain behavior of rock fill materials under monotonic and cyclic loading conditions // Scientia Iranica. 2012. V. 19. Iss. 5. P. 1220.
  3. Xiao H., Fan X.G., Zhan M., Liu B.C., Zhang Z.Q. Flow stress correction for hot compression of titanium alloys considering temperature gradient induced heterogeneous deformation // J. of Materials Processing Tech. 2021. V. 288. 116868.
  4. Гуляев А.П. Металловедение. М.: Металлургия, 1986. 544 с.
  5. Субич В.Н. и др. Штамповка с кручением. Монография. М.: МГИУ, 2008. 389 с.
  6. Хензель А., Шпиттель Т. Расчет энергосиловых параметров в процессах обработки давлением. Справочник. М.: Металлургия, 1982. 360 с.
  7. Петров П.А., Фам В.Н., Сапрыкин Б.Ю., Диксит У.Ш. Моделирование программ монотонного нагружения с постоянной скоростью деформации на современной универсальной испытательной машине // Технология легких сплавов. 2021. № 3. С. 50.
  8. Behrens B.-A., Bouguecha A., Hadifi T., Mielke J. Advanced friction modeling for bulk metal forming processes. German Academic Society for Production Engineering (WGP) 2011. P. 621.
  9. Онищенко А.К. Теория промышленной ковки стали и сплавов. М.: “Спутник+”, 2021. 307 с.
  10. Онищенко А.К. Расчет суммарной деформации слитка (заготовки) в операциях обработки металлов давлением // Тяжелое машиностроение. 2021. V. 9. С. 18.
  11. Чувильдеев В.Н. Неравновесные границы зерен в металлах. Теория и приложения. М.: Физматлит, 2004. 304 с.
  12. Чувильдеев В.Н., Нохрин А.В., Лопатин Ю.Г. и др. О предельной прочности и пластичности при комнатной температуре нано- и микрокристаллических металлов, полученных методами интенсивного пластического деформирования. Эффект одновременного повышения прочности и пластичности // Тяжелое машиностроение. 2011. № 1. С. 2.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (182KB)
3.

Download (294KB)
4.

Download (926KB)
5.

Download (333KB)
6.

Download (416KB)
7.

Download (1MB)
8.

Download (56KB)
9.

Download (754KB)
10.

Download (1MB)

Copyright (c) 2023 П.А. Петров, В.Н. Фам, И.А. Бурлаков, Нгуен Хань Тоан

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».