Prediction of grain boundary chemistry in multicomponent alloys
Prediction of grain boundary chemistry in multicomponent alloys
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多元合金中晶界化学的预测
DOI：
10.1080/27660400.2022.2112915
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Toshiyuki Koyama
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Masataka Funamoto;Yusuke Matsuoka;Yuhki Tsukada;Toshiyuki Koyama
Hillert 的晶界相 (GBP) 模型用于预测多元合金中的晶界 (GB) 化学。 GB 近似为具有恒定厚度和自身吉布斯能量的均质相薄层。计算 GB 成分以最小化晶粒相和 GBP 混合物的吉布斯能；液相的吉布斯能量被指定为 GBP 的吉布斯能量。相图计算 (CALPHAD) 数据库用于计算感兴趣相的吉布斯能量，作为成分和温度的函数。为了验证计算结果的有效性，将预测的 GB 化学成分与先前研究的镍基高温合金、奥氏体不锈钢和高熵合金的实验数据进行了比较。事实证明，结合 Hillert GBP 模型和 CALPHAD 数据库的方法可以有效预测多组分合金中稳态随机高角度晶界的平衡溶质偏析，从而实现晶界偏析工程材料的先进成分设计。
Hillert’s grain-boundary-phase (GBP) model is employed for predicting grain boundary (GB) chemistry in multicomponent alloys. The GB is approximated as a thin layer of a homogeneous phase with a constant thickness and its own Gibbs energy. The GB composition is computed to minimize the Gibbs energy of the mixture of a grain phase and the GBP; the Gibbs energy of liquid phase is assigned to that of the GBP. The calculation of phase diagram (CALPHAD) databases are employed to calculate the Gibbs energy of a phase of interest as a function of composition and temperature. To verify the calculation results’ validity, the predicted GB chemistry was compared with experimental data from previous research for nickel-based superalloys, an austenitic stainless steel, and a high-entropy alloy. It is demonstrated that the method combining Hillert’s GBP model and CALPHAD databases is effective for predicting the equilibrium solute segregation to stationary random high-angle GBs in multicomponent alloys, enabling the advanced compositional design of materials for GB segregation engineering.
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--
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