Critical Grain Size Estimation in the γ-α Martensitic Transformation with Athermal Macrokinetics by the Example of Fe-Ni-Cr System


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

The existence of the critical grain size Dc for reconstructive martensitic transformations implies that at austenite grain diameters D smaller than Dc the transformation is suppressed during cooling down to absolute zero temperature. In the case of athermal macrokinetics, martensite crystals divide connected (free from boundaries) volumes of austenite, which allows the use of fractal type models for the processing of results. This study shows that the symmetric model of orthogonal coupling of martensite crystals, developed to estimate the amount of formed martensite in single-crystal samples, can also be applied for an initial polycrystalline sample with a known austenite grain size distribution. A step-by-step algorithm for the theoretical estimation of Dc is proposed under the assumption that the formation of each succeeding generation of martensite crystals begins in the largest continuous volumes of retained austenite. If the estimated cumulative fraction of martensite coincides with the observed resultant value, the count is stopped, and the size of the largest of untransformed continuous volumes of retained austenite is taken as Dc. A detailed analysis of results was carried out for a sample of the alloy Fe - 29.96%Ni - 1.83% Cr in which the volume fraction of the largest grains (with the size D = 310–315 µm) was approximately 58% and four autocatalytic bursts were detected during cooling; the bursts corresponded mainly to the generations of martensite crystals associated with the austenite regions related to the transformation of the initial coarse grains. The amount of martensite crystals was determined by the increase in magnetization and by X-ray diffraction. With the cumulative fraction of martensite ≈70%, Dc was estimated to be ≈ 25.44 µm.

Об авторах

M. Kashchenko

Ural Federal University; Ural State Forest Engineering University

Автор, ответственный за переписку.
Email: mpk46@mail.ru
Россия, Ekaterinburg, 620002; Ekaterinburg, 620100

N. Kashchenko

Ural Federal University

Email: mpk46@mail.ru
Россия, Ekaterinburg, 620002

A. Korolev

Ural Federal University; Perm National Research Polytechnic University

Email: mpk46@mail.ru
Россия, Ekaterinburg, 620002; Perm, 614990

S. Oglezneva

Mikheev Institute of Metal Physics Ural Branch

Email: mpk46@mail.ru
Россия, Ekaterinburg, 620990

V. Chashchina

Ural Federal University; Ural State Forest Engineering University

Email: mpk46@mail.ru
Россия, Ekaterinburg, 620002; Ekaterinburg, 620100

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

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».