Зв’язок між хемічним складом стопу та параметрами мартенситного перетворення у стопах NiTi

Ю. М. Коваль$^{1}$, В. В. Односум$^{1}$, Т. Г. Сич$^{1}$, Г. С. Могильний$^{1}$, В. В. Бурцев$^{1}$, А. Ю. Сезоненко$^{2}$

$^{1}$Інститут металофізики ім. Г. В. Курдюмова НАН України, бульв. Академіка Вернадського, 36, 03142 Київ, Україна
$^{2}$ТОВ «Інженерна компанія - САС», вул. Мирослава Поповича, 13, 03142 Київ, Україна

Отримано: 13.10.2023; остаточний варіант - 14.11.2023. Завантажити: PDF

Нині стопи з пам’яттю форми вже зайняли своє місце в різних галузях науки та техніки. Найбільш використовуваним є нікелід титану або нітинол (NiTi). Для виготовлення стопів на основі NiTi потрібно знати умови, за яких можна одержати стопи із заздалегідь відомими параметрами фазового перетворення, чому і присвячено дану статтю. В роботі одержано залежність між співвідношенням Ni/Ti, попереднім термомеханічним обробленням (ТМО) та температурою початку мартенситного перетворення ($M_{s}$).

Ключові слова: пряме й обернене перетворення, ефект пам’яті форми, вакуумна індукційна плавка, вакуумна дугова плавка, адитивні методи.

URL: https://mfint.imp.kiev.ua/ua/abstract/v45/i11/1293.html

PACS: 07.05.Kf, 61.50.Ks, 61.72.Ff, 62.20.fg, 64.70.kd, 64.75.-g, 81.30.Kf


ЦИТОВАНА ЛІТЕРАТУРА
  1. L. Vahia, Shape Memory Implants (Springer: 2000). Crossref
  2. X. Chen, K. Liu, W. Guo, N. Gangil, A. Siddiquee, and S. Konovalov, Rapid Prototyping J., 25, No. 8: 1421 (2019). Crossref
  3. E. Farber, J. Zhu, A. Popovich, and V. Popovich, Materials Today: Proceedings, 30, Pt. 3: 761 (2020). Crossref
  4. http://www.niti-met.ru/niti.php.
  5. https://hwnanomaterial.com/memory-metal-nickel-titanium-niti-alloy-nanopowder_p75.html.
  6. Ehntsyklopediya Kibernetyky [Encyclopaedia of Cybernetics] (Ed. V. Glushkov) (Kyiv: Holovna Redaktsiya Ukrayins’koyi Radyans’koyi Ehntsyklopediyi: 1973) (in Ukrainian).
  7. S. Hossei Zadeh, A. Behbahanian, J. Brousek, M. Fan, G. Vazquez Tovar, M. Noroozi, W. Trehern, X. Qian, I. Karaman, and R. Arroyave, Preprints.org. Computer Science and Mathematics. Artificial Intelligence and Machine Learning (2023).
  8. J. Yeh, S. Chen, S. Lin, J. Gan, T. Chin, T. Shun, C. Tsau, and S. Chang, Adv. Eng. Mater., 6, No. 5: 299 (2004). Crossref
  9. G. Firstov, T. Kosorukova, Y. Koval, and V. Odnosum, Materials Today: Proceedings, 2: S499 (2015). Crossref
  10. L. V. Tikhonov, V. A. Kononenko, G. I. Prokopenko, and V. A. Rafalovsky, Struktura i Svoistva Metallov i Splavov [Structure and Properties of Metals and Alloys] (Kiev: Naukova Dumka: 1986) (in Russian).
  11. K. Otsuka and X. Ren, Prog. Mater. Sci., 50: 511 (2005). Crossref
  12. C. P. Frick, A. M. Ortega, J. Tyber, K. Gall, and H. J. Maier, Metall. Mater. Trans. A, 35: 2013 (2004). Crossref
  13. G. S. A. Peduk, S. Didibal, O. Harrysson, and S. Özbek, International Symposium ‘3D Printing (Additive Manufacturing)’ (April 3–4, 2017) (Istanbul: Istanbul Technical University: 2017), p. 1.
  14. H. Meier and C. Haberland, Proc. of 5th Int. Conf. on Advanced Research in Virtual and Rapid Prototyping (Sept. 28–Oct. 1, 2012, Portugal), p. 291. Crossref
  15. K. M. Horvay and C. T. Schable, Mater. Sci. Technol. 2018 (Oct. 14–18, 2018, Columbus), p. 63.
  16. J. Lee and Y. Shin, Lasers Manuf. Mater. Process, 6, Iss. 1: 41 (2019). Crossref