Создание триботехнических материалов и покрытий нового поколения на основе интеллектуальной (цифровой) технологии синтеза. Этап 2

Второй этап работы был посвящен исследованию нанокомпозиционных и комбинированных покрытий на основе нитридных и углеродных систем категории DLC. Показано, что с точки зрения варьирования и оптимизации свойств покрытий, наиболее интересны такие технологические параметры как давление в рабочей камере, ток индукционных катушек (соленоидов), а также величина подачи азота в камеру. С помощью варьирования соответствующих технологических параметров изготовлены образцы с синтезированными ионно-плазменными DLC-покрытиями на основе аморфного и аморфного азотсодержащего углерода, а также образцы с комбинированными ионно-плазменными покрытиями, сочетающими трибологический углеродный слой DLC (наружный слой с низким коэффициентом трения) и износостойкий нитридный слой на основе TiN и CrAlSiN. Проведена аттестация состава, морфологии, механических и трибологических характеристик синтезируемых покрытий на основе разработанной методики. Итогом этой работы явилась база экспериментальных данных по DLC-покрытиям, которая была использована для машинного обучения с применением нейросетевых алгоритмов и получены важные новые данные в виде фундаментальных зависимостей между режимами нанесения, измеренными характеристиками покрытий и их трибологическими свойствами. Для проведения многомасштабного компьютерного моделирования параметров структуры, электронных, механических и трибологических свойств покрытий с заданным составом и морфологией на первом этапе была выполнена валидация разработанного алгоритма путем сравнения полученных экспериментальных данных покрытий нитридных систем с результатами теоретического прогнозирования. Для оценки качества предсказаний модели машинного обучения была использована методика кросс-валидации. В качестве модели машинного обучения тестировался ансамблевый метод на основе деревьев решений Extra Trees. В результате поиска зависимости между свойствами покрытия от параметров его нанесения по экспериментальным данным на основе кросс-валидации LOO построено поле предсказаний механических и трибологических свойств покрытий TiN по параметрам его нанесения. На следующем этапе работы было выполнено усовершенствование методики исследования состава, строения, локального атомного окружения и степени окисления атомов 3d металла с использованием источников синхротронного излучения. В качестве дескрипторов спектра рентгеновского поглощения за К-краем железа были использованы положение и наклон края поглощения, положение и интенсивность белой линии, 2 или 3-я главная компонента, положение и интенсивность максимума и минимума, кривизны максимума и минимума. Были рассмотрены два способа применения машинного обучения для структурного анализа, а именно обратный и прямой подходы. Для работы был выбран алгоритм на основе радиальных базисных функций (РБФ). Прогнозирование основано на трех дескрипторах, обеспечивающих наилучшее качество с точки зрения перекрестной проверки. На основе данных многомасштабного компьютерного моделирования построена математическая модель направленного конструирования механических характеристик многофазных сред. С целью исследования зависимости твердости многослойного покрытия от механических свойств составляющих его слоев и их толщины, было произведено моделирование процесса индентирования на основании численного решения контактной задачи. Используя анализ feature importance алгоритма Extra Trees были определены части кривой индентирования, несущие в себе информацию о свойствах отдельных слоёв покрытия. Натренированный алгоритм Extra Trees с высокой точностью предсказывает вид кривой индентирования и твёрдость покрытия по заданным механическим свойствам слоёв, и наоборот – целевые значения модуля Юнга, коэффициента Пуассона и предела текучести каждого слоя для достижения искомой твёрдости. Для отработки методики предсказания дескрипторов структуры была расширена экспериментальная обучающая выборка с помощью теоретических вычислений. Анализ механических свойств широкого набора материалов, состоящих из карбидов, нидридов и боридов был проведён на основе широкого набора структур, представленных в базе данных Materials Project. Для этих структур были вычислены механические свойства (Bulk modulus, Shear modulus и Poisson modulus). Было установлено, что оптимальным дескриптором структуры, описывающим морфологию и кристалличность, и одновременно показывающий высокую точность работы алгоритма Extra Trees является рентгеновская дифрактограмма вещества. Аналогичным образом была отработана методика предсказания трибологических свойств PVD покрытий в зависимости от параметров их нанесения. С целью определения влияния квазипериодического распределения концентраторов напряжений на границе раздела разнородных сред, а также учета предварительного напряженного состояния системы «покрытие−подложка», была рассмотрена статическая контактная задача для нанокомпозиционных и комбинированных покрытий на основе разработанных конечно-элементных моделей. Численный эксперимент реализован в конечно-элементном комплексе ANSYS с использованием созданных макросов APDL. Установлены зависимости изменения напряженно-деформированного состояния системы от физико-механических параметров слоистой среды, наличия предварительно-напряженного состояния и отслоений на границах разнородных сред. Проведено исследование напряженно-деформированного состояния системы «покрытие-подложка» в рамках динамической контактной задачи при учете трения в области контакта для нанокомпозиционных и комбинированных покрытий. Для механических характеристик материала, эффективные упругие модули которого рассчитаны в рамках модели микромеханики на основании данных натурных экспериментов для композиционного материала TiAlN и комбинированного покрытия на основе CrAlSiN проведены численные эксперименты. Исследовано влияние механических свойств среды и частоты вибрации на изменение контактных давлений за период колебаний. Отработана методика моделирования методами классической молекулярной динамики нанесения DLC покрытия на поверхность подложки. В ходе моделирования были получены структуры DLC покрытий на поверхности металла. Толщина покрытий росла немонотонно в зависимости от времени нанесения с переходным процессом в начальный момент времени. Полученные структуры в основном имеют аморфное строение с присутствием sp2 и sp3 связей, а также молекулярных фрагментов, которые могут формироваться ещё в газовой фазе. Рост скорости напыления приводит к большему разупорядочению локальной атомной структуры вокруг атомов углерода, что заметно по уширению особенностей функции радиального распределения. Выполнена статистико-аналитическая обработка экспериментальных данных по углеродным покрытиям DLC, полученных при выполнении проекта за отчетный период. Установлены закономерности между дескрипторами различной природы, проведена их графическая визуализация на основе экспериментальных данных. Найдены аппроксимационные математические выражения для зависимостей твердости Н, модуля упругости Е, сопротивления покрытий упругой Н/Е и пластической Н3/Е2 деформации, коэффициента трения и износостойкости покрытий от параметров давления в рабочей камере, тока индукционных катушек, величины подачи азота в камеру, а также от нагрузки трения при трибологических испытаниях. Учет динамических процессов в паре трения, происходящих в ходе формирования равновесной шероховатости, от которой в свою очередь зависят и коэффициент трения и, в конечном итоге, – износостойкость, осуществлен методом математического моделирования. Предложенный подход должен стать основой для усовершенствования алгоритма прогнозирования коэффициента трения и интенсивности изнашивания за счёт вариации параметров нагружения. Выполненные исследования позволяют в дальнейшем по вибросигналам акселерометров идентифицировать режим, протекающий в парах трения, определять момент разрушения покрытия, прогнозировать остаточный ресурс узлов трения.