华中科技大学 | JAC | 融合动态相变与再结晶及机器学习辅助的TC18钛合金本构建模
2026-06-25 16:00:00
作者:Metals Letters 来源:Metals Letters
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原文标题:Constitutive modeling of TC18 titanium alloy incorporating dynamic phase transformation and recrystallization with machine learning assistance
标题翻译:融合动态相变与再结晶及机器学习辅助的TC18钛合金本构建模
通讯作者单位:华中科技大学,材料科学与工程学院
本文系统研究了TC18钛合金在α+β两相区热压缩变形过程中的动态α→β相变(DPT)与β相动态再结晶(DRX)行为,并在此基础上建立了综合考虑复杂微观组织演变的本构模型。TC18钛合金因其高强度、良好韧性和淬透性而被广泛应用于航空航天领域,但其在热加工过程中的微观组织演变极为复杂,涉及加工硬化、动态回复、动态相变和动态再结晶等多种机制,传统本构模型难以全面反映这些软化机制对流动应力的影响。本研究通过热压缩实验系统分析了变形温度(785–845°C)、应变速率(0.01–0.1 s⁻¹)和应变(0.22–0.92)对微观组织和流动应力的影响。结果表明,DPT动力学受扩散条件和相变驱动力的共同控制,高温和高应变速率促进DPT;β相DRX分数在低应变速率下受再结晶晶粒尺寸控制,在高应变速率下受再结晶形核率控制。基于Johnson-Mehl-Avrami框架建立了考虑变形参数的DPT动力学模型,并采用人工神经网络辅助建立了β相DRX动力学模型。最终构建的本构模型对建模数据和独立验证数据的流动应力预测平均绝对相对误差分别为2.3%和2.5%。
原文共有图20,本文图片选自原文中图4、5、7、11、12、13。
图4展示了TC18钛合金在不同温度(785°C、815°C、845°C)下变形前后(应变速率0.1 s⁻¹,应变0.92)的微观组织。图中显示变形后αₚ相分数显著减少(降幅可达5%),且温度越高αₚ分数越低,表明变形诱导了动态α→β相变。
图5展示了845°C下不同应变速率(0.01 s⁻¹、0.1 s⁻¹)和不同应变(0.22、0.51、0.92)条件下变形后的微观组织。结果显示αₚ分数随应变增加而持续减少,且低应变速率下αₚ颗粒消失更多,表明DPT更充分。
图7展示了不同变形条件下TC18钛合金的EBSD表征结果(IPF和KAM图)。图中显示变形后β相中出现大量小角度晶界,KAM主要分布在αₚ颗粒附近,αₚ颗粒对位错运动有阻碍作用,同时高Schmid因子(>0.4)的αₚ优先发生DPT。
图11展示了β相动态再结晶分数和晶粒尺寸随变形条件的变化。图11a显示DRX分数在低应变速率下随温度升高而增加,在高应变速率下随温度升高而降低;图11b显示低应变速率下再结晶晶粒尺寸约为高应变速率下的两倍。
图12展示了785°C下不同应变速率时α和β相的GOS(晶粒取向扩展)图。图中显示低应变速率(0.01 s⁻¹)下DRX晶粒数量明显少于高应变速率(0.1 s⁻¹),表明高应变速率促进DRX形核;而αₚ相的GOS大多小于1.8°,表明α相变形程度较小。
图13展示了845°C–0.1 s⁻¹–0.22条件下β相DRX机制的EBSD分析。图中显示晶粒1通过晶界弓出形核(DDRX),晶粒4和7通过亚晶旋转演化(CDRX),且CDRX为 dominant 机制;大部分小角度晶界与αₚ相连接,表明αₚ促进CDRX。
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