Regularities of Crystallographic Texture Formation in Austenitic Steel during Rolling and Tensile Testing

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

AISI304 steel samples cut from a forged rod were rolled at room temperature using longitudinal and cross schemes, after which they were subjected to various heat treatments with cooling from temperatures of the two-phase α+γ- and single-phase γ-regions to fix different phase compositions. The phase composition was studied, the volume fractions of austenite and α-martensite, crystallographic texture, structure and substructure of two-phase steel were determined, uniaxial tension tests of rolled sheets in different directions were carried out to evaluate the anisotropy of mechanical properties. It was found that the occurrence of γ → α phase transformations during deformation significantly depended on the rolling scheme and conditions, and the amount of remaining austenite varied within 15–29%. The reverse α → γ phase transformation initiated by annealing in the single-phase γ-region leads in the case of longitudinal rolling to the multiplication of the γ-phase texture components and the appearance of an additional orientation {113}<332>, while in the cross scheme the texture of deformed austenite is preserved. Quenching in the two-phase region at 700°C does not lead to a fundamental change in the austenite texture, but ensures the appearance of additional martensite components {110}<001> and {112}<111>. The texture features affect the anisotropy of elastic properties and yield strengths: the anisotropy of the Young's modulus of samples consisting entirely of austenite is higher (E_TD/E_RD = 1.67) compared to 1.25 for samples of quenched two-phase steel.

Авторлар туралы

O. Krymskaya

National Research Nuclear University “MEPhI”

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: OAKrymskaya@mephi.ru
Moscow, Russia

M. Isaenkova

National Research Nuclear University “MEPhI”

Email: MGIsaenkova@mephi.ru
Moscow, Russia

A. Osintsev

National Research Nuclear University “MEPhI”

Email: OAKrymskaya@mephi.ru
Moscow, Russia

V. Fesenko

National Research Nuclear University “MEPhI”

Email: OAKrymskaya@mephi.ru
Moscow, Russia

V. Tyutin

National Research Nuclear University “MEPhI”

Email: OAKrymskaya@mephi.ru
Moscow, Russia

D. Bednyakov

National Research Nuclear University “MEPhI”

Email: OAKrymskaya@mephi.ru
Moscow, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Guo X., La P., Li H., Wei Y., Lu X. // Steel Res. Int. 2020. V. 91. Iss. 6. P. 1900585. https://doi.org/10.1002/srin.201900585
  2. Sun G., Du L., Hu J., Zhang B., Misra R. D. K. // Mater. Sci. Eng. A. 2019. V. 746. P. 341. https://doi.org/10.1016/j.msea.2019.01.020
  3. Talonen J., Hänninen H. // Acta Mater. 2007. V. 55. P. 6108. https://doi.org/10.1016/j.actamat.2007.07.015
  4. Yardley VA., Payton E.J. // Mater. Sci. Technol. 2014. V. 30. P. 1125. https://doi.org/10.1179/1743284714Y.0000000572
  5. Shen Y.F., Li X.X., Sun X., Wang Y.D., Zuo L. // Mater. Sci. Eng. A. 2012. V. 552. P. 514. https://doi.org/10.1016/j.msea.2012.05.080
  6. Haghdadi N., Cizek P., Hodgson P. D., He Y., Sun B., Jonas J. J., Rohrer G. S., Beladi H. // J. Mater. Sci. 2020. V. 55. № 6. P. 5322. https://doi.org/10.1007/s10853-020-04358-3
  7. Mumtaz K., Takahashi S., Echigoya J., Zhang L., Kamada Y., Sato M. // J. Mater. Sci. Lett. 2003. V. 22. P. 423. https://doi.org/10.1023/A:1022999309138
  8. Tabin J., Nalepka K., Kawakko J., Brodecki A., Bata P., Kowalewski Z. // Metall. Mater. Trans. A. 2023. V. 54. P. 4606. https://doi.org/10.1007/s11661-023-07223-5
  9. Naghizadeh M., Mirzadeh H. // Met. Mat. Trans. A. 2016. V. 47. P. 4210. https://doi.org/10.1007/s11661-016-3589-1
  10. Isaenkova M., Perlovich Yu. A., Fesenko V., Dobrokhotov P., Tselishchev A. // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2016. V. 130. P. 012007. https://doi.org/10.1088/1757-899X/130/1/012007
  11. Tavares S.S.M., Gunderov D., Stolyarov V., Neto J.M. // Mater. Sci. Eng. 2003. V. 358. P. 32. https://doi.org/10.1016/S0921-5093(03)00263-6
  12. Zhang L., Wu Z. // J. Mater.: Design Appl. 2024. V. 238. Iss. 3. P. 397. https://doi.org/10.1177/14644207231190491
  13. Amininejad A., Jamaati R., Hosseinipour S.J. // Mater. Sci. Eng. A. 2019. V. 767. P. 138433. https://doi.org/10.1016/j.msea.2019.138433
  14. Zheng C., Liu C., Ren M., Jiang H., Li L. // Mater. Sci. Eng. A. 2018. V. 724. P. 260. https://doi.org/10.1016/j.msea.2018.03.105
  15. Ma B., L C., Wang J., Cai B., Sui F. // Mater. Sci. Eng. A. 2016. V. 671. P. 190. https://doi.org/10.1016/j.msea.2016.06.047
  16. Krymskaya O.A., Isaenkova M.G., Fesenko V.A., Minushkin R.A. // CIS Iron Steel Rev. 2022. V. 24. P. 29. https://doi.org/10.17580/cisisr.2022.02.05
  17. Перлович Ю.А., Исаенкова М.Г. Структурная неоднородность текстурованных металлических материалов. М.: НИЯУ МИФИ, 2015. 396 с.
  18. Benatti E.A., De Vincentis N.S., Al-Hamdany N., Schell N., Brokmeter H.-G., Avatos M., Bolmaro R.E. // J. Synchrotron Radiat. 2022. V. 29. P. 732. https://doi.org/10.1107/S160057752200220X
  19. Isaenkova M.G., Krymskaya O.A., Klyukova K.E., Bogomolova A.V., Dzhunneev P.S., Kozlov I.V., Fesenko V.A. // Lett. Mater. 2023. V. 13. № 4. P. 341. https://doi.org/10.22226/2410-3535-2023-4-341-346
  20. Isaenkova M.G., Krymskaya O.A. // Tsvetnye Metally. 2022. V. 10. P. 13. https://doi.org/10.17580/tsm.2022.10.02
  21. ГОСТ 5632-2014 Нержавеющие стали и сплавы коррозионно-стойкие, жаростойкие и жаропрочные. М.: Стандартинформ, 2015. 54 с.
  22. Properties of Stainless Steel Welds // Weld Integrity and Performance / Ed. Lamppman S.R. Ch. 14. ASM International, 1997. P. 249. https://doi.org/10.31399/asm.tb.wip.165930249
  23. Horiuchi T., Reed R.P. Austenitic Steels at Low Temperatures / Ed. Horiuchi T., Reed R.P. New York: Plenum Press, 1983. 388 p.
  24. Перлович Ю.А., Исаенкова М.Г., Крымская О. А., Бабич Я. А., Фесенко В. А. // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2020. Т. 86. № 5. С. 22. https://doi.org/10.26896/1028-6861-2020-86-5-22-30
  25. Isaenkova M., Perlovich V., Fesenko V. // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2016. V. 130. P. 012055. https://doi.org/10.1088/1757-899X/130/1/012055
  26. Hielscher R., Schaeben H. // J. Appl. Crystallogr. 2008. V. 41. P. 1024. https://doi.org/10.1107/S0021889808030112
  27. MTEX Toolbox — Open Software for Analyzing and Modeling Crystallographic Textures by Means of EBSD or Pole Figure Data. TU Chemnitz, Germany. https://mtex-toolbox.github.io (accessed 14 Nov 2024, режим доступа: свободный).
  28. Bunge H.J. Texture Analysis in Materials Science. London: Butterworth, 1982. 593 p.
  29. ГОСТ 1497-84 Методы испытаний на растяжение. М.: Стандартинформ, 1984. 49 с.
  30. Sutton M.A., Orieu J.-J., Schreier H. Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements. Columbia: Springer, 2009. 364 p.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Russian Academy of Sciences, 2025

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».