Научное обоснование и создание инфраструктуры на основе использования синхротронного излучения для диагностики функционально-градиентных материалов
| Название НИОКТР | Научное обоснование и создание инфраструктуры на основе использования синхротронного излучения для диагностики функционально-градиентных материалов |
|---|---|
| Аннотация | Современные разработки композиционных, гетерогенных и функционально-градиентных материалов в широком спектре исследований охватывают аддитивные технологии. С использованием методов прямого осаждения материалов возможно формирование функционально-градиентных материалов in situ непосредственно в процессе производства изделия, не затрачивая дорогостоящие материалы в основном объеме изделия. Таким образом возможно получать износостойкие или коррозионностойкие изделия с сохранением прочной, вязкой, пластичной и недорогой основы, например, при использовании низко- или среднелегированных сталей или бронз. На данное время одними из наиболее подходящих для получения функционально-градиентных материалов являются технологии прямого лазерного осаждения порошкового материала и проволочная аддитивная электронно-лучевая технология. Технологии лазерной и электронно-лучевой печати с прямым подводом материала в зону плавления позволяют дозированно изменять состав изделия, создавать композиционные защитные слои, организовывать отвод тепла из рабочей зоны или упрочнять наиболее нагруженные участки детали. Планируется получение новых прорывных данных о деформационном поведении многокомпонентных функционально-градиентных материалов, формируемых методами проволочного электронно-лучевого аддитивного производства (ЭЛАП) и фрикционной перемешивающей обработки (ФПО) на основе медных сплавов. В ходе выполнения работы будут получены данные о взаимодействии упрочняющих частиц различного типа и металлической матрицы при приложении нагружающего усилия в различных условиях. Полученные данные позволят модернизировать технологии ЭЛАП и ФПО для изготовления износостойких изделий промышленного назначения с высокими прогнозируемыми механическими свойствами и эксплуатационными характеристиками. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 18000.0 |
| Дата начала | 2025-06-01 |
| Дата окончания | 2027-12-31 |
| Номер контракта | 223-ЕП-2025-24 |
| Дата контракта | 2025-07-03 |
| Количество отчетов | 3 |
| УДК | 538.9 |
| Количество просмотров | 10 |
| Руководитель работы | Колубаев Евгений Александрович |
| Руководитель организации | Колубаев Евгений Александрович |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ФИЗИКИ ПРОЧНОСТИ И МАТЕРИАЛОВЕДЕНИЯ СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК |
| Заказчик | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК" |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Договор со сторонней организацией |
| Последний статус | 2025-08-11 14:05:32 UTC, 2025-08-11 14:05:33 UTC |
| ОКПД | Услуги (работы), связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области технических наук и в области технологий, прочие, не включенные в другие группировки, кроме биотехнологии |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | КОМПОЗИЦИОННЫЕ МАТЕРИАЛЫ; АНТИФРИКЦИОННЫЕ МАТЕРИАЛЫ; ТРЕНИЕ И ИЗНОС; ЭЛЕКТРОННО-ЛУЧЕВОЕ АДДИТИВНОЕ ПРОИЗВОДСТВО |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 29.19.03 - Теория конденсированного состояния |
| OECD | — |
| OESR | Прикладная механика |
| Приоритеты научно-технического развития | а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта; |
| Регистрационные номера | — |