Collaborative Research: Learning Microstructure- and Temperature-Dependencies of Grain Boundary Plastic Deformation Localization via Multi-modal In situ Characterization

合作研究:通过多模态原位表征学习晶界塑性变形局部化的微观结构和温度依赖性

基本信息

项目摘要

NON-TECHNICAL SUMMARY:Numerous failure mechanisms in engineering alloy parts are correlated to how deformation is transmitted across the boundaries between the microscopic crystals (grains) that comprise the part. Despite extensive study, definitive experimental evidence of the conditions at which deformation will and will not transmit across grain boundaries is elusive, particularly at extreme temperatures in conditions found during space travel or hypersonic propulsion. New electron microscopy and X-ray measurements, which can look in detail at and below the sample surface, are being used together to watch how deformation is transmitted across grain boundaries as it occurs. Using these measurements and machine-learning techniques, a set of rules are being established describing how deformation is transmitted as a function of temperature in a range of model atomic crystal structures representing various forms of commonly used structural alloys. These rules can then be used to improve the usage of existing alloys in the field and to design new high-performance alloy systems.TECHNICAL SUMMARY:State-of-the-art in situ characterization techniques are being taken advantage of to learn the temperature-dependence of microstructural conditions governing plastic deformation localization at and near grain boundaries (GBs) in cubic engineering alloys. A complimentary combination of in situ characterization techniques (high-resolution digital image correlation in the scanning electron microscope and synchrotron X-ray-based 3D reconstructions) capable of probing micromechanical response and microstructural state simultaneously are being used to interrogate the high-dimensional space of microstructural configurations that can exist across GBs in model face-centered cubic (FCC) and body-centered cubic (BCC) alloys. Existing machine-learning (ML) tools are also being used to perform automated classification of the large number of microstructural pairings probed during each in situ experiment and learn criteria for predicting the evolution of plastic deformation localization behaviors at GBs with temperature and associated deformation mechanism activation. In this effort, activation of twinning through cryogenic deformation and its effects on GB plastic deformation localization are being used to create a generalized framework with which the effect of activation of other deformation mechanisms, such as climb, cross-slip, and GB sliding, can be evaluated.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
非技术总结:工程合金部件中的许多失效机制与变形如何通过构成部件的微观晶体(晶粒)之间的边界传递有关。尽管进行了广泛的研究,但关于变形将和不会穿过晶界的条件的明确实验证据是难以捉摸的,特别是在太空旅行或高超音速推进过程中发现的极端温度条件下。新的电子显微镜和X射线测量可以详细观察样品表面和样品表面以下的情况,它们被一起用来观察变形如何在发生时穿过晶界传播。使用这些测量和机器学习技术,正在建立一套规则,描述变形如何在代表各种形式常用结构合金的一系列模型原子晶体结构中作为温度的函数传递。然后,这些规则可以用来提高现有合金在该领域的使用,并设计新的高性能合金systems.Technical摘要:国家的最先进的原位表征技术正在利用学习的温度依赖性的微观结构的条件下,管理塑性变形局部化和附近的晶界(GB)在立方工程合金。能够同时探测微观力学响应和微观结构状态的原位表征技术(扫描电子显微镜中的高分辨率数字图像相关性和基于同步辐射X射线的3D重建)的互补组合被用于询问可以存在于模型面心立方(FCC)和体心立方(BCC)合金中的跨GB的微观结构配置的高维空间。现有的机器学习(ML)工具也被用来执行自动分类的大量的微观结构配对探测在每个原位实验和学习标准预测的塑性变形局部化行为在GB与温度和相关的变形机制激活的演变。在这项工作中,通过低温变形激活孪生及其对GB塑性变形局部化的影响被用来创建一个通用框架,利用该框架,其他变形机制,如爬升、交叉滑移和GB滑动,该奖项反映了NSF的法定使命,并被认为值得通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准。

项目成果

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Strain localization in the Alloy 718 Ni-based superalloy: From room temperature to 650 °C
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  • 期刊:
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  • 作者:
    D. Texier;J. Milanese;Malo Jullien;J. Genée;J. Passieux;Didier Bardel;Eric Andrieu;M. Legros;J. Stinville
  • 通讯作者:
    D. Texier;J. Milanese;Malo Jullien;J. Genée;J. Passieux;Didier Bardel;Eric Andrieu;M. Legros;J. Stinville
Micro-strain and cyclic slip accumulation in a polycrystalline nickel-based superalloy
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    R.L. Black;D. Anjaria;J. Genée;V. Valle;J. Stinville
  • 通讯作者:
    R.L. Black;D. Anjaria;J. Genée;V. Valle;J. Stinville
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α β 钛合金低周疲劳裂纹萌生的微观结构统计:基于微观结构的 RVE 评估
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    10.1016/j.ijfatigue.2023.107854
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Bean, C.;Stinville, J.C.;Naït-Ali, A.;Wu, Z.;Sun, F.;Prima, F.;Hémery, S.
  • 通讯作者:
    Hémery, S.
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