Каждый раз, когда мы летим в самолете или включаем свет, наша безопасность зависит от деталей, работающих в экстремальных условиях. Лопатки авиадвигателей, реакторы АЭС и оборудование нефтехимии объединяет один класс материалов — жаропрочные никелевые сплавы.
Их свойства определяются не только составом, но и микроструктурой: формой и размером кристаллических зерен. Чтобы получить прочную деталь без дефектов, инженеры подбирают режим термообработки опытным путем. Одна бракованная партия может стоить миллионы рублей, а подбор режима растягивается на месяцы. Существующие компьютерные модели либо слишком упрощены, либо требуют недель машинного времени.
Ученые Пермского Политеха усовершенствовали модель, которая предсказывает поведение сплава при нагреве с точностью около 99%, сообщили Наука Mail в Минобрнауки России. В основе метода — описание реальной геометрии структуры с помощью многогранников Лагерра, точно повторяющих форму зерен. Модель учитывает, как зерна взаимодействуют друг с другом при нагреве.
Отличительная особенность нашей модели в том, что она учитывает топологию структуры и контактное взаимодействие соседних зерен, а также влияние упрочняющих частиц. Это дает физически обоснованное описание того, как формируются и растут зародыши рекристаллизации, и при этом модель не требует огромных вычислительных ресурсов. По сути, мы создали «цифровой микроскоп», который позволяет заглянуть в перестройку структуры металла без дорогостоящих экспериментов
Решение проверили на сплаве Inconel 718, который применяется в авиадвигателях, нефтехимии и атомной энергетике. Максимальное отклонение расчета от реальных данных не превысило 1,15%.
Теперь конструкторы могут подбирать режим отжига в компьютере: один расчет занимает несколько часов вместо недель экспериментов. Модель также помогает заранее предсказывать аномальный рост отдельных зерен — опасное явление, которое часто становится причиной трещин. Исследование поддержано грантом Российского научного фонда. Статья опубликована в журнале Fracture and Structural Integrity.
Ранее Наука Mail писала о том, что ИИ помог открыть пригодные для 3D-печати сплавы.