Döküm paslanmaz çeliklerin korozyon ve kırılma özelliklerinin ısıl işlemlerle değişimi
2021
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Sakin Zeytin
Özet (TR)
Bu çalışmada döküm yöntemi ile üretilen dubleks ve süper dubleks paslanmaz çeliklerin 1025oC'de uygulanan ostenitleme ısıl işlemi sonrasında, 400oC, 500°C, 600°C ve 700oC'de yaşlandırma ısıl işlemi uygulanmış, soğutma işlemi hava ve yağda gerçekleştirilmiştir. Elde edilen numunelerin mikroyapı, tokluk ve sertlik özellikleri detaylı olarak incelenmiştir. Mikroyapı incelemelerinde optik mikroskop ve taramalı elektron mikroskobu (SEM) kullanılmıştır. Ayrıca Feritscope ile numunelerin ferrit % ferrit-ostenit faz dengesi belirlenmiştir. Bunun yanısıra numunelere ASTM A923-03 Method A'ya göre korozyon testi uygulanmıştır. Uygulanan ısıl işlemler neticesinde 1.4462 malzemede ferrit içerisinde yoğun sigma fazı oluşumu tespit edilmiş böylece tokluk değerleri düşmüştür. 1.4410 malzemede ise ferrit ostenit arayüzeyinde krom nitrit (Cr2N) oluşumu meydana gelmiştir. Korozyon deneylerinde 1.4410 malzemede herhangi bir korozyon oluşumu mikroyapısal olarak gözlenmemiştir. Fakat 1.4462 malzemenin ferrit alanlarında yoğun korozyon oluşumları mikroyapısal olarak gösterilmiştir.
Yazar
Dr. Mithat Zaim Kerimak
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Mithat Zaim Kerimak (Yüksek Lisans Tezi). Döküm paslanmaz çeliklerin korozyon ve kırılma özelliklerinin ısıl işlemlerle değişimi, 2021, Sakarya University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Sakarya University tezlerinden daha fazlası
- İngiltere Avam Kamarası zabıtlarında Türkiye (1918-1922)(2011)
- Türkiye'de hükümlü ve eski hükümlülere yönelik sosyal politikalar(2016)
- Dijital muhasebe uygulamalarının muhasebe hata ve hilelerini önlemede etkisi: Meslek mensupları üzerine bir araştırma(2025)
- Bazı bitkilerin fenolik madde ekstraksiyonunun Taguchi yöntemiyle optimizasyonu; antioksidan ve antibakteriyel kapasitelerinin incelenmesi(2023)
- Mevlana Yakub-ı Çerhî ve tefsiri(2024)
- Geri dönüştürülebilir atıkların derin öğrenme modelleri ile sınıflandırılması: Veri seti boyutunun etkisi üzerine bir karşılaştırma(2024)
