Моделирование имплантации наночастиц в материал с помощью лазерной ударной волны

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

В статье изучается новая технология, называемая имплантацией наночастиц в поверхностный слой легкого сплава с использованием лазерной ударной волны. Разработаны конечно-элементные и аналитические модели для определения глубины имплантации WC-наночастиц в алюминиевую подложку при имплантации наночастиц с помощью лазерной ударной волны. Рассматриваются 2 режима: однократное применение технологии имплантации наночастиц в поверхностный слой, и последовательное двукратное применение имплантации наночастиц в поверхностный слой. Полученные результаты показали, что в обоих исследуемых режимах наночастицы имплантируются в поверхностный слой алюминиевого сплава АД1 с разной интенсивностью. Показано, что рассчитанные с помощью метода конечных элементов и аналитической моделью глубины имплантации наночастиц хорошо согласуются с экспериментальными данными, что подтверждает достоверность разработанных моделей глубин имплантации.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Г. Ж. Сахвадзе

Институт машиноведения им. А. А. Благонравова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: sakhvadze@mail.ru
Россия, Москва

Г. Г. Сахвадзе

Институт машиноведения им. А. А. Благонравова РАН

Email: sakhvadze@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Zeng L. J., Wang Y., Wang. H. et al. Numerical and experimental investigation on temperature distribution of the discontinuous welding // Comput. Mater. Sci. 2009. V. 44. P. 1153.
  2. Ferkel H., Mordike B. L. Magnesium strengthened by SiC nanoparticles // Mater. Sci. Eng. 2001. V. 298. P. 193.
  3. Yilbas B. S., Arif A. F. Laser shock processing of aluminum: model and experimental study // J. Appl. Phys. 2007. V. 40. P. 6740.
  4. Sakhvadze G. Zh. Use of laser shock hardening technology to improve the corrosion resistance of magnesium alloy implants // J. Mach. Manuf. Reliab. 2023. V. 52 (8). P. 895.
  5. Sakhvadze G. Zh., Sakhvadze G. G. Combined model based on the finite element method and artificial neural networks for modeling laser shock peening of titanium–niobium implants // J. Mach. Manuf. Reliab. 2023. V. 52 (7). P. 741.
  6. Molian P., Moliaa R., Nair R. Laser shock wave consolidation of nanodiamond powders on aluminum 319 // Appl. Surf. Sci. 2009. V. 255. P. 3859.
  7. Lu L., Huang T., Zhong M. L. WC nano-particle surface injection via laser shock peening onto 5A06 aluminum alloy // Surf. Coating. Technol. 2012. V. 206 (22). P. 4525.
  8. Cut C. Y., Cui X. G., Zhao Q. Simulation, microstructure and microhardness of the nano-SiC coating formed on Al surface via laser shock processing // Mater. Des. 2014. V. 62. P. 217.
  9. Cui C. Y., Cui X. G., Li X. D. et al. Plastic-deformation-driven SiC nanoparticle implantation in an Al surface by laser shock wave: mechanical properties, micro structure characteristics, and synergistic strengthening mechanisms // Int. J. Plast. 2018. V. 102. P. 83.
  10. Shypylenko A. V., Pshyk B., Crzeskowiak K. et al. Effect of ion implantation on the physical and mechanical properties of Ti-Si-N multifunctional coatings for biomedical applications // Mater. Des. 2016. V. 110. P. 821.
  11. Lu L. Research on Micro-nano Particles Surface Injection via Laser Shock Peening Technology. Tsinghua University Doctoral Dissertation. Beijing. 2013. 147 р.
  12. Ye C., Suslov S., Kim B. J. et al. Fatigue performance improvement in AISI 4140 steel by dynamic strain aging and dynamic precipitation during warm laser shock peening // Acta Mater. 2011. V. 59. P. 1014.
  13. Jia G. H., Sun X. Q., Pei S. X. Critical penetration velocity and dynamic yield strength of target material // J. Ballist. 1998. V. 4. P. 46.
  14. Ren X. D., Zhang Y. K., Yongzhuo H. F. et al. Effect of laser shock processing on the fatigue crack initiation and propagation of 7050-T7451 aluminum alloy // Mater. Sci. Eng. 2011. V. A 528. P. 2899.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Конечно-элементная модель имплантации WC-наночастиц в алюминиевый сплав АД1 под действием ЛУВ.

Скачать (52KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Имплантация WC-наночастиц в сплав АД1 под действием ЛУВ: (а) — t = 0 нс; (б) — t = 1000 нс; (в) — t = 1500 нс; (г) — t = 4000 нс.

Скачать (13KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Конечные расположения WC-наночастиц при разных режимах ИНЛУВ и при различных энергиях лазерного импульса: (а) — ИНЛУВ-1 и 6 Дж; (б) — ИНЛУВ-1 и 9 Дж; (в) — ИНЛУВ-1 и 12 Дж; (г) — ИНЛУВ-2 и 6 Дж; (д) — ИНЛУВ-2 и 9 Дж; (е) — ИНЛУВ-2 и 12 Дж.

Скачать (35KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Схема столкновения наночастиц, вызванного лазерной ударной волной. Показаны скорости шариков в верхнем и нижнем слоях: (а) — состояние шариков до столкновения; (б) — скорости шариков после столкновения шаров.

Скачать (21KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 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».