Investigation of the Superplastic Behavior of ۱۰۵۰ Aluminum Strip Processed by the ECAP-Pull Method
محل انتشار: مجله شکل دهی مواد، دوره: 13، شماره: 2
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 17
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMF-13-2_006
تاریخ نمایه سازی: 16 اسفند 1404
چکیده مقاله:
This study introduces a novel, energy-efficient severe plastic deformation (SPD) technique termed equal channel angular pulling (ECAP-Pull). This method replaces the conventional pressing action with a tensile force, enabling the continuous processing of long strips. Commercial purity AA۱۰۵۰ aluminum strips were successfully processed for up to eight passes using this method. Quantitative microstructural analysis revealed a remarkable grain refinement, with the average grain size reduced from an initial ۷۷.۷۶ µm to ۲۱.۲۸ µm and ۱۰.۷۲ µm after four and eight passes, respectively, corresponding to an ۸۶% total reduction. This refinement produced a microstructure ideally suited for superplastic forming, dominated by high-angle grain boundaries. Subsequent uniaxial tensile tests demonstrated exceptional superplasticity, with maximum elongations to failure of ۳۴۰% and ۵۸۰% achieved at ۶۸۳ K and a strain rate of ۲×۱۰⁻⁴ s⁻¹ for the four-pass and eight-pass samples, respectively. The eight-pass sample also exhibited a lower flow stress, confirming a transition of the dominant deformation mechanism to grain boundary sliding. The ECAP-Pull process represents a significant advancement by overcoming the batch-processing bottleneck of traditional SPD methods, offering a scalable and industrially viable route for producing superplastic sheet materials.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Amir Taher
Faculty of Mechanical Engineering,Urmia University of Technology, Urmia
Peyman Mashhadi Keshtiban
Faculty of Mechanical Engineering, Urmia University of Technology, Urmia, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :