Calculation of the yield strength of polycrystalline materials with a hexagonal close-packed lattice at a given texture

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

For a polycrystalline material with a hexagonal close-packed lattice, a model is proposed that allows estimating the yield strength at a given texture. The plasticity properties of an individual grain are described by the generalized von Mises criterion. The most widespread averaging approaches are considered to determine the yield strength of a polycrystal. An original averaging method for a heterogeneous medium under plastic deformation conditions is proposed that takes into account the presence of undeformed grains whose share is determined by means of the percolation theory. Using each approach, the problem about tension/compression of a homogeneous rod of square cross-section is solved for two limiting cases: no texture and rigid basis texture. The calculation results are juxtaposed with the available literature data. The effect of the texture on the yield strength is considered. A qualitative explanation of generating a texture is given.

Sobre autores

A. Kesarev

Mikheev Institute of Metal Physics, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: kesarev@imp.uran.ru
Rússia, Ekaterinburg, 620108

Bibliografia

  1. Antonova O.V., Komkova D.A., Tokarev M.A., Sokolov A.L, Antonov B.D. Structure and Texture of Pure Magnesium After the Backward Extrusion at Room Temperature // AIP Conference Proceedings. 2022. V. 2533. № 1. P. 020014-1 – 020014-5.
  2. Дорошенко В.В., Барыкин М.А., Короткова Н.О., Васина М.А. Влияние кальция и цинка на структуру и фазовый состав литейных магналиев // ФММ. 2022. Т. 123. № 8. С. 872–880.
  3. Kelly E.W., Hosford W.F. Plane-strain compression of magnesium and magnesium alloy crystals // Trans. Metal. Soc. AIME. 1968. V. 242. P. 5–15.
  4. Трусов П.В., Волегов П.С., Кондратьев Н.С. Физические теории пластичности. Пермь: Изд-во пермского национального исследовательского политехнического ун-та, 2013. 244 с.
  5. Трусов П.В. Классические и многоуровневые конститутивные модели для описания поведения металлов и сплавов: проблемы и перспективы (в порядке обсуждения) // Изв. РАН. МТТ. 2021. № 1. С. 69–82.
  6. Trusov P., Kondratev N., Podsedertsev A. Description of Dynamic Recrystallization by Means of An Advanced Statistical Multilevel Model: Grain Structure Evolution Analysis // Crystals. 2022. V. 12. P. 653 (19).
  7. Sarkar A., Chakravartty J.K. Modeling of deformation behaviour of HCP metals using Crystalplacticity approach // BARC Newsletter 2011. V. 319. P. 31–35.
  8. Zhang J., Joshi S.P. Phenomenological crystal plasticity modeling and detailed micromechanical investigations of pure magnesium // J. Mech. Phys. Solids. 2012. V. 60. P. 945–972.
  9. Власова А.М., Кесарев А.Г. Обобщение критерия Мизеса на монокристаллы с гексагональной решеткой // Изв. РАН. Механика твердого тела. 2019. № 6. С. 86–98.
  10. Власова А.М., Кесарев А.Г. Модель деформации монокристаллического магния // Изв. Вузов. Физика. 2018. Т. 61. № 7. С. 68–78.
  11. Кесарев А.Г., Власова А.М. Обобщенный критерий Мизеса как инструмент для определения прочностных свойств гексагональных материалов // ФММ. 2022. Т. 123. № 2. С. 200–206.
  12. Кесарев А.Г., Власова А.М. Определение предела текучести монокристаллов с гексагональной решеткой при заданном тензоре деформаций и гидростатическом давлении // Изв. РАН. Механика твердого тела. 2023. № 1. С. 55–67.
  13. Седов Л.И. Механика сплошной среды, т. 2. М.: Наука, 1994. 560 с.
  14. Хилл Р. Математическая теория пластичности. М.: Гостехиздат, 1956. 408 с.
  15. Лахтин Ю.М., Леонтьева В.П. Материаловедение. М.: Машиностроение, 1990. 528 с.
  16. Shelly W.F., Nash R.R. Mechanical Properties of Magnesium Monocrystals // Trans. Metal. Soc. AIME. 1960. V. 218. P. 416–423.
  17. Kube C.M., De Jong M. Elastic constants of polycrystals with generally anisotropic crystals. // J. Appl. Phys. 2016. V. 120. № 16. P. 165105 (14).
  18. Li A., Zhao T., Lan Z., Huang M. Constitutive Relations of Anisotropic Polycrystals: Self-Consistent Estimates // Materials. 2022. V. 15. P. 4974 (17).
  19. Эфрос А.Л. Физика и геометрия беспорядка. М.: Наука. Главная редакция физ.-мат. литературы, 1982. 176 с.
  20. Тарасевич Ю.Ю. Перколяция: теоория, приложения, алгоритмы. М.: URSS, 2012. 112 с.
  21. Емеличев В.А., Мельников О.И., Сарванов В.И., Тышкевич Р.И. Лекции по теории графов. М.: Наука. Главная редакция физ.-мат. литературы, 1990. 384 с.
  22. Кабанов Н.И. Элементарное введение в вариационное исчисление. Изд.-во Саратовского университета, 1978. 304 с.
  23. Седов Л.И. Механика сплошной среды. т. 1. М.: Наука, 1994. 528 с.
  24. Кругликов Н.А., Логинов Ю.Н., Каменецкий Б.И., Саврай Р.А., Долматов А.В., Клюкин И.В., Волков А.Ю. Микроструктура и механические свойства литого магния // Литейщик России. 2013. № 8. С. 17–21.
  25. Калиткин Н.Н. Численные методы. СПб: БХВ – Петербург, 2011. 586 с.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».