Experimental Study of the Defect Layer on Workpieces, grown by the DMD method

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. At this time, new methods of manufacturing workpieces are gaining great popularity, for example, additive technologies. Methods for growing workpieces by sintering a powder with a laser make it possible to manufacture parts of complex shapes that are impossible or rather difficult to obtain by traditional methods, such as casting, forging, etc. However, the details, obtained by means of additive technologies, in particular the DMD method (Direct Metal Deposition), do not correspond with the accuracy requirements. Consequently, such workpieces require further processing by turning, milling or grinding. To design an operation for machining parts, it is necessary to know the machining allowances, the magnitude of errors formed during the blank operation, so that after its removal the processed part meets the requirements of the drawing. The purpose of the work: experimental study of the size of the defect layer in the near-surface layers of generative workpieces made of Stellite 6 and CuAl10Fe4, grown by DMD method, using microstructural methods. In the work, using a microscope, a study is carried out, which consisted in the visual determination of the defective layer, which differs in structure; measuring its size; carrying out a chemical analysis; determining the nature of the change in microhardness. The research method is a microscopic examination of deposited materials Stellite 6 and CuAl10Fe4 (CuAl10Fe4). From the pictures taken with a microscope, it is possible to establish the linear size of the defect layer. Results and Discussion. Vortex formations are found in the melting zone, its chemical analysis is carried out and it is found that the concentration of chemical elements in these areas changes and includes both elements of the powder material and the substrate material. Measurement of microhardness showed that it decreases with depth from the surface of the deposited material to the substrate. Thus, the use of the technique presented in this paper for microscopic studies of the structure, chemical composition and microhardness of workpieces, grown by the DMD method will allow to predict the value of processing allowances in the future, during the designing of mechanical processing operation of generative workpieces.

About the authors

D. V. Ardashev

Email: ardashevdv@susu.ru
D.Sc. (Engineering), Associate Professor, South Ural State University, 76 Lenin prospekt, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation, ardashevdv@susu.ru

A. A. Dyuryagin

Email: s.dyuryagin@mail.ru
South Ural State University, 76 Lenin prospekt, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation, s.dyuryagin@mail.ru

D. M. Galimov

Email: galimovdm@susu.ru
South Ural State University, 76 Lenin prospekt, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation, galimovdm@susu.ru

References

  1. Pinkerton A.J. Laser direct metal deposition: theory and applications in manufacturing and maintenance // Advances in Laser Material Processing: Technology, Research and Application. – Cambridge: Woodhead Publishing, 2010. – P. 461–491. – doi: 10.1533/9781845699819.6.461.
  2. Experimental and numerical study of the influence of induction heating process on build rates Induction Heating-assisted laser Direct Metal Deposition (IH-DMD) / M.T. Dalaee, L. Gloor, C. Leinenbach, K. Wegener // Surface and Coating Technology. – 2020. – Vol. 384. – P. 125275. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2019.125275.
  3. Aghili S.E., Shamanian M. Investigation of powder fed laser cladding of NiCr-chromium carbides singlesubstrate // Optics & Laser Technology. – 2019. – Vol. 119. – Art. 105652. – doi: 10.1016/j.optlastec.2019.105652.
  4. Leyens C., Beyer E. Innovations in laser cladding and direct laser metal deposition // Laser Surface Engineering. – Cambridge: Woodhead Publishing, 2015. – P. 181–192. – doi: 10.1016/B978-1-78242-074-3.00008-8.
  5. Yang Y.H., Wu F.B. Microstructure evolution and protective properties of TaN multilayer coatings // Surface and Coating Technology. – 2006. – Vol. 308. – P. 108–114. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2016.05.091.
  6. CrVN/TiN nanoscale multilayer coatings deposited by DC unbalanced magnetron sputtering / E. Contreras, Y. Galindez, M.A. Rodas, G. Bejarano, M.A. Gomez // Surface and Coating Technology. – 2017. – Vol. 332. – P. 214–222. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2017.07.086.
  7. Дранков А.В. Изготовление деталей РКТ из отечественного порошка нержавеющей стали // Аддитивные технологии. – 2019. – № 2. – С. 50–55.
  8. Das S. Producing metal parts with selective laser sintering/hot isostatic pressing // JOM. – 1998. – Vol. 50. – P. 17–20. – doi: 10.1007/s11837-998-0299-1.
  9. Кован В.М. Расчет припусков на обработку в машиностроении: справочное пособие. – М.: Машгиз, 1953. – 210 с.
  10. Eguzwu E.O. Key improvement in the machining of difficult-to-cut aerospace superalloys // International Journal of Machine Tools & Manufacture. – 2005. – Vol. 45. – P. 1353–1367. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2005.02.003.
  11. Study of the structural characteristics of titanium alloy products manufactured using additive technologies by combining the selective laser melting and direct metal deposition methods / M. Samodurova, I. Logachev, N. Shaburova, O. Samoilova, L. Radionova, R. Zakirov, K. Pashkeev, V. Myasoedov, E. Trofimov // Materials. – 2019. – Vol. 12. – doi: 10.3390/ma12193269.
  12. Бурова Д.Н., Цебрук И.С., Классен Н.В. Исследования и применения влияния магнитного поля на систему «железо-медь-вода» // XVII Всероссийская с международным участием школа-семинар по структурной макрокинетике для молодых ученых имени академика А.Г. Мержанова. – Черноголовка, 2019. – С. 134–136. – doi: 10.24411/9999-004А-2019-10045.
  13. Microstructure and high temperature mechanical properties of wire arc additively deposited stellite 6 alloy / G.P. Rajeev, M.R. Rahul, M. Kamaraj, S.R. Bakshi // Materialia. – 2020. – Vol. 12. – doi: 10.1016/j.mtla.2020.100724.
  14. Туричин Г.А., Сомонов В.В., Климова О.Г. Исследование и моделирование процесса формирования наплавочного валика и микроструктуры при лазерной наплавке излучением мощного волоконного лазера // Инновационные технологии и экономика в машиностроении: сборник трудов V Международной научно-практической конференции. – Томск, 2014. – Т. 1. – С. 410–415.
  15. Григорьянц А.Г., Мисюров А.И., Третьяков Р.С. Анализ влияния параметров коаксиальной лазерной наплавки на формирование валиков // Технология машиностроения. – 2011. – № 11. – С. 19–21.
  16. Moosa A.A., Kadhim M.J., Subhi A.D. Dilution effect during laser cladding of inconel 617 with Ni-Al powders // Modern Applied Science. – 2011. – Vol. 5. – P. 50–55. – doi: 10.5539/mas.v5n1p50.
  17. Веденов А.А. Физические процессы при лазерной обработке материалов. – М.: Энергомашиздат, 1985. – 208 с.
  18. Simulation and experimental investigations on the effect of Marangoni convection on thermal field during laser cladding process / Y. Jiang, Y. Cheng, X. Zhang, J. Yang, X. Yang, Z. Cheng // Optik. – 2020. – Vol. 203. – doi: 10.1016/j.ijleo.2019.164044.
  19. Бобученко Д.С. Численное моделирование газопорошковой лазерной наплавки металлических материалов на подложки // Математическое моделирование. – 1991. – Т. 3. – С. 109–122.
  20. Шпилев А.И. Исследование и оптимизация газопорошковых потоков в головках для лазерной порошковой наплавки: дис. … канд. техн. наук: 01.02.05. – Казань, 2018. – 179 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».