Ученые Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) и специалисты Института №2 «Авиационные, ракетные двигатели и энергетические установки» Московского авиационного института (МАИ) разработали новый способ производства материалов для авиационных двигателей. Об этом сообщает пресс-служба ДВФУ.
Ученые объединили пять различных металлов в один прочный композит с помощью современных методов диффузионного спекания. Исследование проводилось в соответствии с государственным заданием Министерства науки и высшего образования Российской Федерации.
Александр Самардак, проректор по научной работе ДВФУ, сообщил, что разработанный технологический подход позволит повысить эффективность создания композитов и покрытий с градиентными функциональными свойствами.
Проректор пояснил, что такие функционально-градиентные материалы используются для создания деталей и конструкций оборудования и машин, работающих в экстремальных условиях, например, в промышленном двигателестроении. Ученые разработали новую систему обработки композитов, которая сохраняет их целостную форму, а также сокращает время производственного цикла. Качество композитных изделий было подтверждено в ходе физико-механических испытаний.
Ранее «ЭкоПравда» сообщала, что российские ученые усовершенствовали материал для костных имплантатов.
Сильный ветер в Москве привёл к падению деревьев, в результате чего травмы получили четыре человека. Среди пострадавших — три…
Власти Краснодарского края совместно с ведущими горнолыжными курортами региона разрабатывают новые меры для повышения безопасности отдыхающих.…
В районе города Торопца в Тверской области археологи нашли древние могильники. Об открытии сообщили обозреватели…
Китайские исследователи проанализировали грунт с обратной стороны Луны. В образцах обнаружены породы, возраст которых составляет примерно 2,5…
Специалисты Южно-Уральского государственного университета создали белковый изолят из нута. Данной информацией поделилось агентство ТАСС. Ученые отмечают,…
Исследователи из Томского политехнического университета разработали новые гибридные модели глубокого обучения для прогнозирования растворимости водорода при…