Особенности конечноэлементного моделирования лазерной ударной сварки алюминия с нержавеющей сталью

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Работа посвящена изучению технологии лазерной ударной сварки при сваривании тонкой алюминиевой пластины с пластиной из нержавеющей стали. Было проведено конечноэлементное моделирование технологии лазерной ударной сварки c помощью конечноэлементного пакета ABAQUS. Полученные результаты показали, что качество сварного шва в основном определяется двумя параметрами – энергией лазерного импульса и начальным расстоянием между пластинами. Установлены условия, при каких параметрах лазерной ударной сварки получаются сваривать алюминиевую пластину с пластиной из нержавеющей стали. Получены распределения пластических деформаций и температур вдоль сварного шва.

全文:

受限制的访问

作者简介

Г. Сахвадзе

Институт машиноведения им. А. А. Благонравова РАН

编辑信件的主要联系方式.
Email: sakhvadze@mail.ru
俄罗斯联邦, Москва

参考

  1. Xiong L., Cheng J., Chuang A. et al. Synchrotron experiment and simulation studies of magnesium-steel interface manufactured by impact welding // Mater. Sci. Eng. A. 2021. № 813. P. 141023.
  2. Wang X., Li F., Huang T. et al. Experimental and numerical study on the laser shock welding of aluminum to stainless steel // Opt. Lasers Eng. 2019. № 115. P. 74.
  3. Groche P., Becker M., Pabst C. Process window acquisition for impact welding processes // Mater Des. 2017. № 118. P. 286.
  4. Sadeh S., Malik A. Investigation into the effects of laser shock peening as a post treatment to laser impact welding // Mater Des. 2021. № 205. P. 109701.
  5. Sunny S., Gleason G., Mathews R. et al. Simulation of laser impact welding for dissimilar additively manufactured foils considering influence of inhomogeneous microstructure // Mater Des. 2021. № 198. P. 109372.
  6. Wang X., Tang H., Shao M. et al. Laser impact welding: investigation on microstructure and mechanical properties of molybdenum-copper welding join // Int. J. Refract Met. Hard Mater. 2019. № 80. P. 1.
  7. Gleason G., Sunny S., Sadeh S. et al. Eulerian modeling of plasma-pressure driven laser impact weld processes // Procedia Manuf. 2020. № 48. P. 204.
  8. Sadeh S., Gleason G., Hatamleh M. et al. Simulation and experimental comparison of laser impact welding with a plasma pressure model // Metals. 2019. № 9 (11). P. 1196.
  9. Nassiri A., Zhang S., Lee T. et al. Numerical investigation of CP-Ti & Cu11O impact welding using smoothed particle hydrodynamics and arbitrary Lagrangian-Eulerian methods // J. Manuf. Process. 2017. № 28. P. 558.
  10. Zhang Z., Feng D., Liu M. Investigation of explosive welding through whole process modeling using a density adaptive SPH method // J. Manuf. Process. 2018. № 35. P. 169.
  11. Sakhvadze G. Zh. Finite element simulation of hybrid additive technology using laser shock processing // J. Mach. Manuf. Reliab. 2023. № 52 (2). P. 170.
  12. Sakhvadze G. Zh. Finite element modeling of laser shock forming technology // J. Mach. Manuf. Reliab. 2023. № 52 (5). P. 500.
  13. Li Z., Wang X., Yang H. et al. Numerical studies on laser impact welding: smooth particle hydrodynamics (SPH), Eulerian, and SPH-Lagrange // J. Manuf. Process. 2021. № 68. P. 43.
  14. Gupta V., Lee T., Vivek A. et al. A robust process-structure model for predicting the joint interface structure in impact welding // J. Mater. Process Technol. 2019. № 264. P. 107.
  15. Lee T., Nassiri A., Dittrich T. et al. Microstructure development in impact welding of a model system // Scr. Mater. 2020. № 178. P. 203.
  16. Li J., Sapanathan T., Raoelison R. et al. On the complete interface development of Al/Cu magnetic pulse welding via experimental characterizations and multiphysics numerical simulations // J. Mater. Process Technol. 2021. № 296. P. 17185.
  17. Lu J., Liu H., Wang K. et al. Experimental and numerical investigations on the interface characteristics of laser impact-welded Ti/brass joints // J. Mater. Eng. Perform. 2021. № 30 (2). P. 1245.
  18. Gleason G., Sunny S., Mathews R. et al. Numerical investigation of the transient interfacial material behavior during laser impact welding // Scr. Mater. 2022. № 208. P. 114325.
  19. Sunny S., Gleason G., Bailey K. et al. Importance of microstructure modeling for additively manufactured metal post-process simulations // Int. J. Eng. Sci. 2021. № 166. P. 103515.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Schematic diagram of the laser welding system for welding a thin thrown aluminum plate with a fixed stainless steel plate: 1 – pulsed laser: 2 – plasma; 3 – contact angle θ; 4 – absorbing layer; 5 – thrown plate; 6 – distance between plates d; 7 – fixed plate; 8 – holder; 9 – transparent layer; 10 – filler; 11 – base.

下载 (3MB)
索引源数据
3. Fig. 2. Different stages of the LUS technology: (a) – initial state; (b) – a shock wave with pressure P falls on the thrown plate, and it accelerates downwards; (c) – the front part of the thrown plate reaches the stationary plate, overcoming the initial distance between them d. The collision angle θ between them at this moment is equal to 0°; (d) – welding phase: 1 – thrown plate; 2 – stationary plate; 3 – welding directions.

下载 (1MB)
索引源数据
4. Fig. 3. Scheme of the processes of reflection and passage of a shock wave at the interface AL/NS: 1 – aluminum; 2 – stainless steel; 3–3 – interface.

下载 (1MB)
索引源数据
5. Fig. 4. Weldability window (technological window) for the AL/NS pair in the coordinates of laser pulse energy E – distance between plates d: 1 – there is welding; 2 – no welding.

下载 (1MB)
索引源数据
6. Fig. 5. Distribution of plastic deformation along the collision boundary of the plates: 1 – thrown aluminum plate; 2 – stationary stainless steel plate.

下载 (2MB)
索引源数据
7. Fig. 6. Temperature distribution along the collision boundary of the plates, the size is shown in µm: 1 – thrown aluminum plate; 2 – stationary stainless steel plate.

下载 (4MB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».