Сталеві вироби широко використовуються в промисловості завдяки міцності, зносостійкості, надійності й довговічності. Різноманітність сталевих сплавів і низька собівартість залізної руди додають сталі перевагу.
Для покращення властивостей сталі її піддають легуванню і термічній обробці. Термічна обробка включає нагрівання, витримку та охолодження, що дозволяє отримати необхідну мікроструктуру і властивості. Різноманітність сплавів робить термообробку індивідуальним процесом, що потребує аналізу температурних режимів, методів нагрівання і охолодження та часу витримки.
Параметри термообробки визначаються вмістом вуглецю та легуючих елементів у сплаві, що впливають на тугоплавкість, крихкість та інші характеристики. Властивості сталі залежать від мікроструктури і фазового складу, тому важливо розуміти процеси, що відбуваються під час нагрівання і охолодження. Особлива увага приділяється будові кристалічної решітки, яка визначає механічні властивості сплаву.
Метою дослідження є пошук теорій, що точно описують фазові перетворення у металах при зміні температури. Виявлені розбіжності між теоретичними моделями і експериментальними даними підкреслюють необхідність подальших досліджень для розробки адекватних теорій.
Наявні теорії не враховують усіх факторів, що впливають на фазові перетворення, такі як мікроструктурні особливості, швидкість охолодження або нагрівання та вплив домішок. Необхідно створювати моделі, які враховують ці фактори і забезпечують точніші результати. Потрібні нові експериментальні методики для верифікації моделей. Співпраця теоретиків і експериментаторів є ключем до розуміння фазових перетворень у металах і сплавах.
Розробка нових теорій і удосконалення існуючих підходів важливі для точного опису фазових перетворень, що сприятиме створенню нових матеріалів з покращеними властивостями. Розробка теорій, що точно описують експериментальні результати фазових перетворень, є важливим завданням для сучасної науки.
Фазові перетворення, такі як мартенситні, значно впливають на властивості матеріалів, тому їх точне моделювання має велике значення. Існуючі розбіжності між теоретичними моделями і експериментальними даними щодо мартенситних перетворень свідчать про те, що наявні теорії не враховують усі аспекти цих процесів. Проблеми з описом задачі з рухомою межею кристалізації також вказують на необхідність розробки адекватних підходів.
Об’єктом дослідження є процеси кристалізації у твердих тілах при зміні температури, такі як зародження і ріст кристалів, вплив температурних градієнтів та взаємодія між фазами. Це фундаментальні процеси для розуміння поведінки матеріалів.
Предметом дослідження є модель, яка описує процеси кристалізації у твердих тілах при зміні температури. Модель має враховувати динаміку фазових переходів, мікроструктурні зміни та вплив різних факторів на кінцеву структуру матеріалу. Модель має прогнозувати властивості матеріалів після кристалізації і допомагати в оптимізації технологічних процесів.
Здобувач розробив аналітичну модель прямих мартенситних перетворень, яка враховує ймовірність спонтанного переходу індукованих частинок. Модель забезпечила відповідність експериментальним результатам для високих і низьких температур.
Здобувач запропонував модифіковану умову для задачі Стефана, отриману з рівняння зміни концентрації фаз у двофазній системі. Порівняння теоретичного підходу до задачі Стефана з експериментальними даними підтвердило справедливість методу, що дозволяє точніше моделювати процеси фазових перетворень у кристалічних середовищах.
Розроблені моделі та нові теоретичні підходи важливі для науки і техніки. Вони сприяють глибшому розумінню процесів у кристалічних матеріалах під час фазових перетворень і відкривають нові можливості для розробки матеріалів з покращеними властивостями. Такі матеріали можуть бути використані в металургії, машинобудуванні, авіаційній та космічній промисловості, мікроелектроніці та інших галузях. Моделювання мартенситних перетворень у вуглецевих сталях важливе для розуміння їх властивостей і покращення якості матеріалів.
Математичне моделювання фазових переходів допомагає розв'язувати завдання у технологічних, медичних та природничих науках, полегшуючи розуміння, оптимізацію та прогнозування процесів. Це сприяє розвитку інноваційних технологій і нових матеріалів, важливих для прогресу у різних галузях індустрії та науки.
