Трибологические и термодинамические свойства высокоэнтропийных сплавов CrMnFeCoNi, CuCrMnFeCoNi, их стабильность и прогноз структуры

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Высокоэнтропийные покрытия на основе 3d-металлов обладают уникальным сочетанием прочности и пластичности в широком температурном диапазоне, и могут быть получены по технологии вакуумного ионно-плазменного магнетронного напыления. Однако модельные расчеты термомеханических свойств таких сплавов осложнены отсутствием в литературе стабильных и равновесных решеток с полной структурной информацией. В статье реализован прогноз стабильности фаз эквиатомного высокоэнтропийного покрытия CrMnFeCoNi методом обратных выпуклых оболочек, определены термодинамические, механические свойства. Обнаружено, что вплоть до комнатной температуры к стабильным фазам относится также среднеэнтропийный, 4-х элементный сплав состава MnFeCoNi.

Sobre autores

В. Колесников

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: politykokirill@yandex.ru
Rússia, Ростов-на-Дону

А. Гуда

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: politykokirill@yandex.ru
Rússia, Ростов-на-Дону

И. Колесников

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: politykokirill@yandex.ru
Rússia, Ростов-на-Дону

С. Гуда

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: politykokirill@yandex.ru
Rússia, Ростов-на-Дону

К. Политыко

Ростовский государственный университет путей сообщения

Autor responsável pela correspondência
Email: politykokirill@yandex.ru
Rússia, Ростов-на-Дону

Ю. Абзаев

Томский государственный архитектурно-строительный университет

Email: politykokirill@yandex.ru
Rússia, Томск

Bibliografia

  1. Cantor B., Chang I., Knight P., Vincent A. J.B. Microstructural development in equiatomic multicomponent alloys // Materials Science and Engineering A. 2023. V. A375–377. P. 213. https://doi.org/10.1016/j.msea.2003.10.257
  2. Gludovatz B., Hohenwarter A., Catoor D., Chang E. H., George E. P., Ritchie R. O. A fracture-resistant high-entropy alloy for cryogenic applications // Science. 2014. V. 345 (6201). P. 1153. https://doi.org/10.1126/science.1254581
  3. Otto F., Dlouhý A., Pradeep K. G., Kubenov M., Raabe D., Eggeler G., George E. P. Decomposition of the single-phase high-entropy alloy CrMnFeCoNi after prolonged anneals at inter-mediate temperatures // Acta Materialia. 2016. V. 112. P. 40. http://dx.doi.org/10.1016/j.actamat.2016.04.005 1359–6454 2016
  4. Laplanche G., Gadaud P., Horst O., Otto F., Eggeler G., George E. P. Temperature dependencies of the elastic moduli and thermal expansion coefficient of an equiatomic, single-phase CoCrFeMnNi high-entropy alloy // J. of Alloys and Compounds. 2014. V. 623. P. 348. http://dx.doi.org/10.1016/j.jallcom.2014.11.061
  5. Sahlberg M., Karlsson D., Zlotea C., Jansson C. U. Superior hydrogen storage in high entropy alloys // Scientific Reports. 2016. V. 6. P. 36770. https://doi.org/10.1038/srep36770
  6. Senkov O.N., Wilks G. B., Scott J. M., Miracle D. B. Mechanical properties of Nb25Mo25Ta25W25 and V20Nb20Mo20Ta20W20 refractory high entropy alloys // Intermetallics. 2011. V. 19 (5). Р. 698. https://doi.org/10.1016/j.intermet.2011.01.004
  7. Li Z., Pradeep K. G., Deng Y., Raabe D., Tasan C. C. Metastable high-entropy dual-phase alloys overcome the strength–ductility trade-off // Nature. 2016. V. 534. P. 227. https://doi.org/10.1038/nature17981
  8. Li R., Xie L., Wang W. Y., Liaw P. K., Zhang Y. High-Throughput Calculations for High-Entropy Alloys: A Brief Review // Front. Mater. 2020. V. 7. P. 12. https://doi.org/10.3389/fmats.2020.00290
  9. Lee K., Ayyasamy M. V., Delsa P., Hartnett T. O., Balachandran P. V. Phase classification of multi-principal element alloys via interpretable machine learning // npj Comput Mater. 2022. V. 8 (25). P. 12. https://doi.org/10.1038/s41524–022–00704-y
  10. Abzaev Yu.A., Guda S. A., Guda A. A., Zelenkov A. A., Kolesnikov V. I. Structural Phase State of High-Entropy NbTiHfVZr Alloy // Physics of Metals and Metallography. 2023. V. 124 (8). P. 807.
  11. Ivanov Yu.F., Abzaev Y. A., Gromov V. E., Konovalov S. V., Klopotov A. A., Semin A. P. Phase analysis and structural state of AlCoFeCrNi high-entropy alloy of non-equiatomic composition // AIP Con-ference Proceedings. 2022. V. 2509. P. 020087.
  12. Evans D., Chen J., Bo-kas G., Chen W., Hautier G., Sun W. Visualizing temperature-dependent phase stability in high entropy alloys // Computational Materials. 2021. V. 7 (151). P. 1.
  13. Oganov A. R., Glass C. W. Crystal structure prediction using ab initio evolutionary techniques: Principles and applications // The Journal of Сhemical Рhysics. 2006. № 124. 244704.
  14. Oganov A.R., Lyakhov A. O., Valle M. How Evolutionary Crystal Structure Prediction Works-and why // Accounts of Chemical Research. 2011. № 44 (3). P. 227.
  15. Wang V., Xu N., Liu J.-C., Tang G., Geng W.-T. Vaspkit: A User-Friendly Interface Facilitating High-Throughput Computing and Analysis Using VASP Code // Computer Physics Communications. 2021. № 267. P. 108033. https://doi.org/10.1016/j.cpc.2021.108033
  16. Togo A., Oba F., Tanaka I. First-Principles Calculations of the Ferroelastic Transition between Rutile Type and CaCl2-Type SiO2 at High Pressures // Physical Review B. 2008. № 78 (3). P. 134106. http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevB.78.134106
  17. Головин Ю. И. Наноиндентирование и его возможности. М.: Машиностроение, 2009. 312 с.
  18. ГОСТ 8.748–2011 (ИСО 14577–1:2002) Металлы и сплавы. Измерение твердости и других характеристик материалов при инструментальном индентировании. Часть 1: Метод испытаний.
  19. Bäker M. Calculating phase diagrams with ATAT // arXiv: 1907.10151v1
  20. Zhang R. F., Zhang S. H., He Z. J., Jing J., Sheng S. H. Miedema Calculator: A thermodynamic platform for predicting formation enthalpies of alloys within framework of Miedema’s Theory // Computer Physics Communications. 2016. V. 209. P. 58.
  21. Kosmachev P. V., Abzaev Yu.A., Vlasov V. A. Quantitative phase analysis of plasma-treated high-silica materials // Russian Physics J. 2018. V. 61 (2). P. 264.
  22. Mazhnik E., Oganov A. R. Application of machine learning methods for predicting new superhard materials // J. of Applied Physics. 2020. № 128. P. 075102.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © 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».