Model of the Formation of the Multilayer Coating Composition During Plasma-assisted Deposition

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. A modern technical equipment is working in the conditions of high temperature and stress. The technology development demands to create new material with specific properties. Magnetron and vacuum-arc methods of coatings formation using high-melting-point materials have wide expansion for the improvement of detail performance properties. Mathematical modeling is a good alternative to detailed experimental research, allowing to study individual phenomena at different stages of coating formation and to predict the composition and macroscopic properties of the coating change with varying technological conditions. And this, in turn, allows optimizing the technological process. The purpose of the work: to determine the degree of influence of cross effects, as well as the mutual influence of the transfer processes on the formation of the multilayer coating composition when plasma-assisted deposition to the substrate. Mathematical modeling of the coating growth process taking into account combination of physical and chemical stages is conducted. Methods of research are computational methods. In the paper, coupled model of formation of multilayer coating on the surface of cylindrical detail by plasma-assisted deposition is presented. The model considers such effects, as thermal diffusion, diffusion thermal conductivity, the mass transfer by action of stress gradient and formation of chemical compounds. Results and Discussion. The influence of cross-effects, as well as the mutual influence of the transport processes in the formation of the multilayer coating deposited from the plasma, is theoretically investigated. It is shown that the composition of the plasma affects the evolution of the coating composition. It is determined that taking into account the mass and heat transfer due to the stress gradient has a noticeable effect on the coating composition. It is found that for the selected systems, thermal diffusion and diffusion thermal conductivity affect the distribution of concentrations only at the initial stage of the coating deposition process.

About the authors

S. A. Shanin

Email: shanin_s@mail.ru
Ph.D. (Physics and Mathematics), National Research Tomsk Polytechnic University, shanin_s@mail.ru

E. A. Efremenkov

Email: ephrea@mail.ru
Ph.D. (Engineering), National Research Tomsk Polytechnic University, ephrea@mail.ru

References

  1. Fan W., Bai Y. Review of suspension and solution precursor plasma sprayed thermal barrier coatings // Ceramics International. – 2016. – Vol. 42, iss. 13. – P. 14299–14312. – doi: 10.1016/j.ceramint.2016.06.063.
  2. Bobzin K. High-performance coatings for cutting tools // CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. – 2017. – Vol. 18. – P. 1–9. – doi: 10.1016/j.cirpj.2016.11.004.
  3. Ephremenkov E.A., Kobza E.E., Efremenkova S.K. Force analysis of double pitch point cycloid drive with intermediate rolling elements and free retainer // Applied Mechanics and Materials. – 2015. – Vol. 756. – P. 29–34. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMM.756.29' target='_blank'>www.scientific.net/AMM.756.29.
  4. Wear resistance investigation of titanium nitride-based coatings / Santecchia E., Hamouda A.M.S., Musharavati F. E. Zalnezhad, M. Cabibbo, S. Spigarelli // Ceramics International. – 2015. – Vol. 41, iss. 9. – P. 10349–10379. – doi: 10.1016/j.ceramint.2015.04.152.
  5. Corrosion resistance of CrN and CrCN/CrN coatings deposited using cathodic arc evaporation in Ringer's and Hank's solutions / A. Gilewicz, P. Chmielewska, D. Murzynski, E. Dobruchowska, B. Warcholinski // Surface and Coatings Technology. – 2016. – Vol. 299. – P. 7–14. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2016.04.069.
  6. Corrosion protection of steel with multilayer coatings: improving the sealing properties of physical vapor deposition CrN coatings with Al2O3/TiO2 atomic layer deposition nanolaminates / J. Leppäniemi, P. Sippola, M. Broas, J. Aromaa, H. Lipsanen, J. Koskinen // Thin Solid Films. – 2017. – Vol. 627. – P. 59–68. – doi: https://doi.org/10.1016/j.tsf.2017.02.050.
  7. Yang Y.H., Wu F.B. Microstructure evolution and protective properties of TaN multilayer coatings // Surface and Coatings Technology. – 2006. – Vol. 308. – P. 108–114. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2016.05.091.
  8. CrVN/TiN nanoscale multilayer coatings deposited by DC unbalanced magnetron sputtering / E. Contreras, Y. Galindez, M.A. Rodas, G. Bejarano, M.A. Gómez // Surface and Coatings Technology. – 2017. – Vol. 332. – P. 214–222. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2017.07.086.
  9. Пузряков А.Ф. Теоретические основы плазменного напыления. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. – 360 с.
  10. Microstructural design and properties of supersonic suspension plasma sprayed thermal barrier coatings / W. Fan, Y. Bai, J.R. Li, Y. Gao, H.Y. Chen, Y.X. Kang, W.J. Shi, B.Q. Li // Journal of Alloys and Compounds. – 2017. – Vol. 699. – P. 763–774. – doi: 10.1016/j.jallcom.2016.12.356.
  11. Enhanced surface properties of aluminum by PVD-TiN coating combined with cathodic cage plasma nitriding / M.I. Bashir, M. Shafiq, M. Naeem, M. Zaka-ul-Islam, J.C. Díaz-Guillén, C.M. Lopez-Badilloe, M. Zakaullaha // Surface and Coatings Technology. – 2017. – Vol. 327. – P. 59–65. – doi: 10.1016/j.surfcoat.2017.08.015.
  12. Simulation of phase transformation kinetics in thin films under a constant nucleation rate / M. Moghadam, E. Pang, T. Philippe, P. Voorhees // Thin Solid Films. – 2016. – Vol. 612. – P. 437–444.
  13. Prediction of the properties of PVD/CVD coatings with the use of FEM analysis / A. Sliwa, J. Mikula, K. Golombek, T. Tanski, M. Bonek // Applied Surface Science. – 2016. – Vol. 388. – P. 281–287.
  14. Bogdanovich V.I., Giorbelidze M.G. Mathematical modelling of thin-film polymer heating during obtaining of nanostructured ion-plasma coatings // Procedia Engineering. – 2017. – Vol. 201. – P. 630–638. – doi: 10.1016/j.proeng.2017.09.677.
  15. Monte Carlo simulation of the PVD transport process for alloys / E. Lugscheider, K. Bobzin, N. Papenfu?-Janzen, D. Parkot // Surface and Coatings Technology. – 2005. – Vol. 200. – P. 913–915.
  16. Ali R., Sebastiani M., Bemporad E. Influence of Ti–TiN multilayer PVD-coatings design on residual stresses and adhesion // Materials & Design. – 2015. – Vol. 75. – P. 47–56.
  17. Experimental and modeling study on the role of Ar addition to the working gas on the development of intrinsic stress in TiN coatings produced by filtered vacuum-arc plasma / V.V. Vasyliev, A.I. Kalinichenko, E.N. Reshetnyak, G. Taghavi Pourian Azar, M. Ürgen, V.E. Strel'nitskij // Thin Solid Films. – 2017. – Vol. 642. – P. 207–213. – doi: 10.1016/j.tsf.2017.08.033.
  18. Knyazeva A.G., Shanin S.A. Modeling of evolution of growing coating composition // Acta Mechanica. – 2016. – Vol. 227, iss. 1. – P. 75–104. – doi: 10.1007/s0070.
  19. Физические величины: справочник / под ред. И.С. Григорьева, Е.З. Мейлихова. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 1232 с.
  20. Термодинамические свойства неорганических веществ: справочник / У.Д. Верятин, В.П. Маширев, Н.Г. Рябцев, В.И. Тарасов, Б.Д. Рогозкин, И.В. Коробов; под общ. ред. А.П. Зефирова. – М.: Атомиздат, 1965. – 460 с.
  21. Карапетьянц М.Х. Химическая термодинамика. – М.: Химия, 1975. – 584 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».