基于联合概率分布的近β钛合金片层α相形核与各向异性长大动力学

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51801101
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0101.金属材料设计、计算与表征
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

To expand the availability of classical methods in predicting the behaviors of anisotropic growth and correlate the distribution of microstructure features to the yield strength of alloys, the project investigates the kinetics of nucleation and anisotropic growth of lamellar α phase in multicomponent near β titanium alloys based on the concept of joint probability distribution. It is a comprehensive research by combining microstructure characterizations, theoretical analyses and numerical simulations. We first modify the classical models of nucleation, growth and coarsening by introducing a joint probability distribution of nucleation density for tips and broad faces in lamellar α phase and then calculate the evolution of sizes and chemical compositions under the constraints of mass conservation and geometry of spherical crown. The model is validated against the experimental findings in Ti-1023 and Ti-5553 alloys. With the modeling, the changes of phase stability and the auxiliary diffusion flux due to the Gibbs-Thomson effect are to be evaluated. The role of multicomponent chemical coupling on interface migration is to be figured out. The captured mechanisms can help to precisely control the β↔ lamellar α phase transformation in industry. Subsequently, the distribution information of microstructure features will be passed to the internal-variable method to predict the yield strength of alloys. Not only mean values of microstructure features but also extrema and covariance of them are considered. We evaluate the weights of these statistical parameters in the determination of yield strength. The model and the simulation tool will be packaged in a software. The software together with the methodology opens a new window for application of physical metallurgical modeling in processing. It helps to optimize the processing parameters of heat treatment and is capable of predicting mechanical properties, thus does contributions to Chinese innovations in manufacture.
为弥补经典理论不能准确预测钛合金片层α相各向异性长大的缺陷,并建立片层组织特征参数的分布与屈服强度的关系,本项目结合实验表征、理论建模和计算,开展基于联合概率分布的片层α相形核与各向异性长大动力学研究,并以近β型Ti-1023和Ti-5553合金进行例证。项目从α片层尖端和宽面形核率的联合分布出发,建立新模型;在物质守恒和可变长宽比的球冠几何条件下,计算不同界面尺寸和成分的演化,揭示多组元耦合作用对β/α界面移动的影响机制,探明Gibbs-Thomson效应引起的近场扩散对α尖端和宽面形核长大的影响,为β↔片层α相变的定量调控提供理论依据;基于组织特征参数的分布演化,系统地评估屈服强度与片层组织特征平均值、极值、协方差等的关联强度,更全面地建立组织-屈服强度关系;开发具有工业应用价值的组织与性能调控软件,拓展经典方法在钛合金热处理工艺制定和力学性能预测中的应用,为我国制造业的创新做出贡献。

结项摘要

近β钛合金具有高强度和良好的塑性-断裂韧性匹配,已成为航空承力构件的主要材料。本项目以Ti-55531近β钛合金为研究对象,1)开展了β↔片层α相变的实验表征。针对β固溶+时效、双级时效、STA三种近β钛合金的典型热处理工艺,通过热膨胀测试和定量组织法建立了等温β→α相变动力学的TTT图。实验表征了各种热处理微观组织,系统评估了组织特征变化的普适趋势,即在有ω协助析出时,片层α的析出遵循非经典形核长大模式,无ω协助析出时片层α的析出遵循经典形核长大模式,析出动力学与Al的扩散同步。2)开展了片层α尖端与宽面独立生长动力学建模与预测研究。采用CALPHAD技术,校核了Ti-Al-Mo-Cr-V-Zr体系的β和α相的Gibbs模型和参数、β相的原子移动性参数,开发了计算多元化学驱动力和扩散势与独立演化程序实时通讯的脚本,预测了近β钛合金中片层α相尖端和宽面的独立生长和回溶,并与实验进行了对比,结果表明Gibbs-Thomson效应不仅降低了α尖端的稳定性,还附加扩散流,引起的尖端和宽面的成分差异,导致尖端和宽面生长之间的竞争。3)开展了片层α尖端与宽面联合演化生长建模与预测研究。在α相尖端和宽面独立生长模型的基础上,创新性地引入了尖端和宽面之间由Gibbs-Thomson效应引起的附加扩散流的作用,进一步修正了α相尖端和宽面生长。构建了可变长宽比条件下的几何形状因子,突破了传统KWN分布模型只适用于几何形状因子不变的析出模拟,并关联等效球形析出作为中介,实现了片层α相宽面尺寸空间分布和时间演化的计算。与实验结果进行比较,揭示了附加扩散流是相变过程中细长的针状α相向短棒状α相演化的物理本源,并对片层α相的几何形状因子、数量、尺寸和分布产生影响。4)采用机器学习方法,构建了热处理工艺、β+片层α组织特征和拉伸性能之间的对应关系,筛选了片层α的宽度体积比、β+α片层间距等基于组织特征的强韧化因子,并量化了其权重。采用“决策树分类”和“梯度下降”算法,准确地预测了合金的屈服强度和抗拉强度。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Microstructural strengthening and toughening mechanisms in Fe-containing Ti-6Al-4V: A comparison between homogenization and aging treated states
含铁Ti-6Al-4V的显微组织强化和增韧机制:均匀化和时效处理状态的比较
  • DOI:
    10.1016/j.jmst.2021.04.063
  • 发表时间:
    2021-09-08
  • 期刊:
    JOURNAL OF MATERIALS SCIENCE & TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    10.9
  • 作者:
    Liao, Yu;Bai, Junhua;Cui, Yuwen
  • 通讯作者:
    Cui, Yuwen
Correlation between Microstructure and Mechanical Properties of Heat-Treated Ti–6Al–4V with Fe Alloying
Fe合金化Ti-6Al-4V热处理组织与力学性能的相关性
  • DOI:
    10.3390/met10070854
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    Metals
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Yongwei Liu;Fuwen Chen;Guanglong Xu;Yuwen Cui;Hui Chang
  • 通讯作者:
    Hui Chang
Isochronal and isothermal phase transformation in β+ αacicular Ti–55531
β α 针状 Ti 中的等时和等温相变 –55531
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Materials Science
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Fuwen Chen;Guanglong Xu;Kechao Zhou;Hui Chang;Yuwen Cui
  • 通讯作者:
    Yuwen Cui
Improved fracture toughness by microalloying of Fe in Ti-6Al-4V
通过 Ti-6Al-4V 中的 Fe 微合金化提高断裂韧性
  • DOI:
    10.1016/j.matdes.2019.108251
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    Materials & Design
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Fuwen Chen;Yulei Gu;Guanglong Xu;Yuwen Cui;Hui Chang;Lian Zhou
  • 通讯作者:
    Lian Zhou
Ti-55531升温条件下球状和片状α生长及回溶动力学
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    稀有金属与工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈福文;徐广龙;周科朝;常辉;周廉
  • 通讯作者:
    周廉

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

陈福文的其他基金

Ti-6Al-4V合金组织特征的描述符重构、分属性数据融合与断裂韧性的机器学习
  • 批准号:
    52371112
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码