Efeito da Taxa de Resfriamento na Liga Cu80Ni20 via Dinâmica Molecular

SCHIMIDT, C.S.; TEDESCO, J.C.G.; LIMA, L.V.P.C.; BASTOS, I.N.; GARGARELLA, P.; ALIAGA, L.C.R. Matéria, v. 00, n. 0, pp. xx – xx, 2017.

Efeito da Taxa de Resfriamento na Liga Cu80Ni20 via Dinâmica Molecular

 Camila S. Schimidt 1, Julio César G. Tedesco 1, Lucas V. P. C. Lima 1, Ivan N. Bastos 1, Piter Gargarella 2, Luis César R. Aliaga 1

1 Instituto Politécnico, Universidade do Estado do Rio de Janeiro – Rua Bonfim, 25  – CEP 28625-570, Nova Friburgo, RJ
e-mail: camilaschimidt17@gmail.com, jctedesco@gmail.com, lucaslima.iprj@gmail.com, inbastos@iprj.uerj.br,
aliaga@iprj.uerj.br
2 Departamento de Engenharia de Materiais – DEMa, Universidade Federal de São Carlos, Rodovia Washington Luís (SP-310), Km 235,  São Carlos, SP
e-mail: piter@ ufscar.br

Resumo

A simulação em Dinâmica Molecular (MD) é uma poderosa ferramenta para estudo de ligas amorfas nanométricas. Neste artigo, a  MD foi empregada para o estudo da liga Cu80Ni20. As simulações foram realizadas com o código livre LAMMPS, em um sistema contendo 2.000 átomos com interação atômica dada pelo potencial de Finnis-Sinclair (EAM-FS). O aquecimento foi realizado à taxa de 2 K/ps, entretanto, no resfriamento foram utilizadas as taxas de 40, 10, 4, 3, 2 e 1 K/ps, com a finalidade de se observar a evolução estrutural da liga. Taxas superiores a 3 K/ps conduzem à formação de estrutura amorfa. Por outro lado, taxas inferiores a esta permitem ao sistema formar uma estrutura cristalina cúbica de face centrada (CFC). A estrutura da liga foi analisada empregando-se Função de Distribuição Radial (RDF), os poliedros de Voronoi, e Common Neighbor Analysis (CNA). Além disto, foram realizados estudos de tratamento térmico tanto em modo dinâmico à taxa de resfriamento de 40 K/ps como isotérmico com a finalidade de observar a cristalização da liga amorfa. A curva tensão vs deformação indica que a presença de 20 % de nanocristal eleva a resistência mecânica sem afetar o módulo elástico. Com esta fração, que se forma por efeito do tratamento térmico, o limite de resistência é aumentado em mais de 30 %.

Palavras-chave: Ligas amorfas, Cristalização, Análise de Voronoi, Comportamento mecânico.

abstract

Molecular Dynamics (MD) is a powerful tool for the study of nanometric amorphous alloys. In the present work, MD was used to investigate the Cu80Ni20 alloy.  The simulations were performed by using the free code LAMMPS, for a system containing 2,000 atoms. The atomic interaction was governed by Finnis-Sinclair (EAM-FS) potential. The heating was controlled by a rate 2 K/ps, however, the cooling stage used the following rates 40, 10, 4, 3, 2 and 1 K/ps, in order to observe the structural evolution of the alloy. Rates higher than 3 K/ps produce an amorphous structure. On the other hand, lower rates allow the formation of cubic face centered (CFC) crystals. The alloy structure was analyzed by Radial Distribution Function (RDF), Voronoi polyhedrons, and Common Neighbor Analysis (CNA). Moreover, studies on the heat treatment with cooling rate at 40 K/ps as well as isothermal condition were performed to know the crystallization process of glassy alloy. The stress-strain curve indicates the presence of 20 % of nanocrystal increases the mechanical resistance without jeopardizing the elastic modulus. This fraction, resulting of heat treatment, increases the resistance strength at least 30 %.

Keywords: Amorphous alloys, Crystalization, Voronoi analysis, Mechanical behavior.

1. INTRODUção

O avanço tecnológico está intrinsecamente relacionado com o desenvolvimento de novos materiais. Atualmente existe uma ampla gama de novos materiais com estruturas especiais que fornecem propriedades superiores. Em ciência e engenharia de materiais é  amplamente conhecida a relação que existe entre propriedades – microestrutura, que por sua vez depende fortemente de seu histórico térmico e processamento. Uma ampla variedade de matérias metálicos iniciam seu processamento a partir da solidificação, na qual a taxa de resfriamento desempenha um papel muito importante.  Por exemplo, se um material é resfriado com taxas suficientemente rápidas, o produto final será um sólido amorfo. Se ele é resfriado lentamente, o produto final será um sólido cristalino e, dependendo da composição da liga e do histórico térmico, pode formar diversos tipos de fases e microestruturas.

A liga Cu80Ni20 quando resfriada em condições de equilíbrio apresenta uma estrutura cristalina formando uma solução sólida, amplamente conhecida por seu diagrama de equilibrio. Entretanto, se resfriada rapidamente ela pode formar uma estrutura amorfa, como descrita por KAZANAC [1]. Este autor estudou a liga por simulação em dinâmica molecular a taxa de resfriamento de 40 K/ps, taxa relativamente alta dificil de ser obtida experimentalmente. O uso da simulação por DM teve um aumento significativo tanto na indústria como no campo acadêmico [2] [3], porque permite simular efetivamente o comportamento dinâmico de materiais, identificando seus mecanismos microscópicos.

        No estudo realizado por KAZANAC [1], usou-se o potencial de átomo imerso na versão de SUTTON–CHEN [4]. Como é sabido, em uma simulação computacional, o potencial representa a base da dinâmica molecular, porque graças a ele é possível encontrar a força de ligação interatômica que rege o sistema de átomos, e quanto mais exato o potencial, melhor é descrita a dinâmica do sistema permitindo obter resultados mais precisos e realistas.

        Atualmente existem diferentes modelos de potenciais interatômicos. A melhor forma de escolher um potencial interatômico é notar que ele deve ser flexível o suficiente para se ajustar a um número máximo de dados. Para sistemas sólidos pode-se incluir parâmetros de rede, energias de coesão, propriedades elásticas, energias de formação de lacunas, e as energias de superfície. Por outro lado, ao se usar um potencial deve ser possível reproduzir facilmente valores experimentais reportados e descrever, se não quantitativamente, ao menos qualitativamente um sistema que não tem parâmetros físicos numéricos reportados. Além disso, a avaliação do potencial deve ser relativamente rápida de acordo com o tamanho e a geometria do sistema, escalas temporais de interesse e os recursos computacionais disponíveis [5].

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