EXPLORATORY STUDY FOR OPTIMIZATION OF THE CHOICE OF ULTRASONIC EQUIPMENT FOR THE DEPOSITION OF FUNCTIONAL COATINGS

Cover Page

Full Text

Abstract

To meet the requirements affecting the quality of functional coatings, various technologies are currently being used, one of which is the use of ultrasonics. To form functional coatings, ultrasonics are used both at the stage of surface preparation and at the stage of coating deposition. Thus, at the stage of surface preparation, ultrasonics allow making surface preclean, ensuring the necessary surface roughness due to ultrasonic rolling, as well as preactivation of the surface before nitriding due to surface plastic deformation. In case of coating deposition, ultrasonics contribute to better nitriding and painting. However, ultrasonic equipment used in various preparation and coating deposition processes differs significantly in its characteristics. Thus, the ultrasonic generators vary in alternator capacity, specific material consumption, actual frequency, as well as design features that ensure stable operation, for example, automatic frequency control. The converters differ from each other in accomplishable amplitudes, power and actual frequency. In this regard, the aim of the work is to develop recommendations on the use of ultrasonic equipment in various technical processes for the creation of functional coatings. The paper studies ultrasonic equipment used in surface preparation and functional coating application process. The main process-dependent parameters aimed at choosing the required equipment have been characterized. Recommendations are given on the use of ultrasonic equipment for various functional coatings generation, when a converter-generator couple is found and it meets the requirements for most surface preparation and coating deposition processes.

About the authors

Alexandr Vadimovich Sukhov

The Moscow State Technical University - MADI

Email: lefmo@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-9097-8216

Dmitriy Sergeevich Fatyukhin

The Moscow State Technical University - MADI

Email: mitriy2@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5914-3415
department “Construction Materials Technology”, professor, doctor of technical sciences

Sofya Aleksandrovna Fomushkina

The Moscow State Technical University - MADI

Email: efmo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5914-3415

Alexander Andreevich Nechai

The Moscow State Technical University - MADI

ORCID iD: 0009-0009-9097-8216

References

  1. Перевалова О.Б., Панин А.В., Синякова Е.А. Особенности поверхностного упрочнения 12Cr ферритно-мартенситной стали при совмещении ионно-плазменного азотирования и ультразвуковой обработки // Физика и химия обработки материалов. 2012. № 3. С. 43-50.
  2. Технологическое применение ультразвука в транспортном машиностроении / О.В. Абрамов, В.О. Абрамов, В.В. Артемьев, и др. М.: Издательство «Техполиграфцентр», 2007. 112 c.
  3. Нигметзянов Р.И., Сундуков С.К., Фатюхин Д.С. Применение ультразвуковых технологий для подготовки лакокрасочного материала к нанесению // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2014. № 2 (37). С. 36-43. EDN SDMOWZ.
  4. Сундуков С.К., Чендаров А.С., Фатюхин Д.С. Ультразвуковая технология получения лакокрасочных покрытий // Юность и знания - гарантия успеха: Сборник научных трудов Международной научно-технической конференции, Курск, 17-18 декабря 2014 г. / Ответственный редактор: Разумов М.С. Курск: Закрытое акционерное общество «Университетская книга», 2014. С. 402-407. EDN TGAHRZ.
  5. Ковалевская Ж.Г., Уваркин П.В., Толмачев А.И. Исследование влияния дефектов точения на формирование микрорельефа поверхности стали при ультразвуковой финишной обработке // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). 2012. № 1 (54). С. 14-18. EDN OXWXTD.
  6. Перекрестова В.А., Сухов А.В., Левушкина Н.В., Нигметзянов Р.И. Расчет основных показателей ультразвуковой колебательной системы для интенсификации процессов газового азотирования // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2021. № 10 (124). С. 11-17. doi: 10.30987/2223-4608-2021-10-11-17. EDN HFLLYD.
  7. Горб А.Н., Коротченков О.А. Стимулированный ультразвуком перенос микрочастиц на поверхности пластины LiNbO3 // Письма в Журнал технической физики. 2002. Т. 28. № 17. С. 67-73. EDN RYRABP.
  8. Чудина О.В., Симонов Д.С., Симонова Т.С., Литовченко А.Н. Повышение эффективности поверхностного упрочнения конструкционных сталей закалкой ТВЧ и ультразвуковой обработкой // Упрочняющие технологии и покрытия. 2023. Т. 19, № 9 (225). С. 427-431. doi: 10.36652/1813-1336-2023-19-9-427-431. EDN APAVCM.
  9. Чудина О.В., Приходько В.М., Симонов Д.С. К вопросу разработки высокоэффективных комбинированных процессов поверхностного упрочнения деталей транспортного машиностроения // Технологическое обеспечение и повышение качества изделий машиностроения и авиакосмической отрасли : сборник научных статей 14-ой международной научно-технической конференции, посвященной 50-летию Брянской научной школы технологов-машиностроителей, Брянск, 05-07 октября 2022 года. Брянск: Брянский государственный технический университет, 2022. С. 178-183. EDN NCHRLN.
  10. Приходько В.М., Симонов Д.С. Ультразвук в гибридных технологиях производственных процессов // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. 2022. № 3 (77). С. 191-196. doi: 10.34771/UZCEPU.2022.77.3.037. EDN FVTQCP.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».