banner
Центр новостей
Наши товары ценятся как в отечественных, так и в зарубежных регионах.

Корреляция плотности дислокаций машинного обучения и эффекты растворенных веществ в Mg

May 20, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 11114 (2023) Цитировать эту статью

1199 Доступов

7 Альтметрика

Подробности о метриках

Магниевые сплавы, одни из самых легких конструкционных материалов, являются отличными кандидатами для легких применений. Однако промышленное применение остается ограниченным из-за относительно низкой прочности и пластичности. Было показано, что легирование твердым раствором повышает пластичность и формуемость магния при относительно низких концентрациях. Растворы цинка значительно экономичны и широко распространены. Однако внутренние механизмы, с помощью которых добавление растворенных веществ приводит к улучшению пластичности, остаются спорными. Здесь, используя высокопроизводительный анализ внутризеренных характеристик с помощью научных подходов к обработке данных, мы изучаем эволюцию плотности дислокаций в поликристаллическом Mg, а также в сплавах Mg-Zn. Мы применяем методы машинного обучения для сравнения изображений дифракции обратного рассеяния электронов (EBSD) образцов до/после легирования и до/после деформации, чтобы извлечь историю деформации отдельных зерен, а также спрогнозировать уровень плотности дислокаций после легирования и после деформации. Наши результаты являются многообещающими, учитывая, что умеренные прогнозы (коэффициент детерминации \(R^2\) в диапазоне от 0,25 до 0,32) достигаются уже при относительно небольшом наборе данных (\(\sim\) 5000 субмиллиметровых зерен).

Пластическая деформация кристаллических материалов представляет собой проблему многих масштабов. От атомного уровня ядра дислокации до динамики коллективных дислокаций мезомасштаба и, в конечном итоге, до динамики границ зерен в поликристаллах, дислокационные механизмы определяют механические и физические свойства. В монокристаллическом ГПУ-магнии взаимодействие между базальным и небазальным механизмами скольжения приводит к низкой прочности и пластичности, что ограничивает возможные применения. Однако из-за невероятно малого веса магния большое внимание уделяется повышению прочности и пластичности материалов на основе магния путем легирования1.

Между тем, информатика материалов стала новой парадигмой в исследовании и разработке современных материалов2,3,4. Инструменты обработки данных и машинного обучения могут ускорить, например, экспериментальный поиск оптимальных составов сплавов на основе Mg с учетом целевых механических свойств5,6. В более общем плане, эта количественная перспектива может дать больше понимания микроструктурной и локальной эволюции плотности дислокаций7,8. В поликристаллах машинное обучение может позволить прогнозировать свойства зерен от реакции на стресс9,10,11 до зарождения двойников12,13,14, а недавно графическое представление зернистой структуры показало многообещающие результаты11,15,16.

В поисках улучшения пластичности и прочности сплавов на основе Mg крайне важно выявить точные механизмы, определяющие механические свойства. В этом контексте данная статья продвигает научный подход к пониманию эволюции плотности дислокаций, ключевого компонента механического отклика в современных металлах. Мы придерживаемся этого подхода к науке о данных в отношении того, как выполняются распространенные экспериментальные протоколы. С этой целью мы сравниваем EBSD-изображения образцов чистого Mg и поликристаллического сплава Mg-Zn (2 вес.% Zn), изображенных на рис. 1, которые первоначально были представлены в работе17 (вместе с деталями подготовки образцов). Образцы в форме собачьей кости имели окончательный размер с толщиной \(\sim 3\,\) мм и рабочей длиной \(10\,\) мм, а изображения EBSD покрывали площадь примерно \(1,0 \times 0,7\) мм\(^2\) с количеством исходных зерен около 4000 и 6000 в образцах чистого магния и сплава соответственно. Средний размер зерен в обоих образцах был одинаковым, \(\около 13\, \upmu м\). Образцы также были деформированы до 10% деформации, и после деформации были получены EBSD-изображения с низким разрешением, в результате чего в общей сложности было получено четыре класса EBSD-изображений, что составляет основу исследований в этой работе.

Мы анализируем плотность дислокаций вместе со свойствами границ зерен в двух образцах до и после испытаний на растяжение с истинной скоростью деформации \(10^{-3}\) с\(^{-1}\), достигающей примерно \(10 \%\) напряжение. Обратите внимание, что мы рассматриваем образцы после смерти при нулевой упругой деформации. Цель исследования двоякая: во-первых, определить историю деформации отдельных зерен на основе измеренных плотностей дислокаций18,19,20. И во-вторых, сформулировать прогнозы эволюции плотности дислокаций на гранулярном уровне21,22 из-за комбинированного воздействия деформации и легирования. Последнее особенно важно для выявления возможных горячих точек плотности дислокаций, которые могут оказать существенное влияние на наклеп. Однако из-за того, что у нас есть доступ лишь к небольшому количеству изображений EBSD с низким разрешением, цель нашего исследования состоит в том, чтобы показать возможности упомянутых подходов к науке о данных, в то время как более детальная реализация оставлена ​​​​для будущей работы.