Crystal plasticity study on stress and strain partitioning in a measured 3D dual phase steel microstructure


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Dual phase steels are advanced high strength alloys typically used for structural parts and reinforcements in car bodies. Their good combination of strength and ductility and their lean composition render them an economically competitive option for realizing multiple lightweight design options in automotive engineering. The mechanical response of dual phase steels is the result of the strain and stress partitioning among the ferritic and martensitic phases and the individual crystallographic grains and subgrains of these phases. Therefore, understanding how these microstructural features influence the global and local mechanical properties is of utmost importance for the design of improved dual phase steel grades. While multiple corresponding simulation studies have been dedicated to the investigation of dual phase steel micromechanics, numerical tools and experiment techniques for characterizing and simulating real 3D microstructures of such complex materials have been emerged only recently. Here we present a crystal plasticity simulation study based on a 3D dual phase microstructure which is obtained by EBSD tomography, also referred to as 3D EBSD (EBSD—electron backscatter diffraction). In the present case we utilized a 3D EBSD serial sectioning approach based on mechanical polishing. Moreover, sections of the 3D microstructure are used as 2D models to study the effect of this simplification on the stress and strain distribution. The simulations are conducted using a phenomenological crystal plasticity model and a spectral method approach implemented in the Düsseldorf Advanced Material Simulation Kit (DAMASK).

Об авторах

M. Diehl

Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH

Автор, ответственный за переписку.
Email: m.diehl@mpie.de
Германия, Düsseldorf, 40237

D. An

Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH

Email: m.diehl@mpie.de
Германия, Düsseldorf, 40237

P. Shanthraj

Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH

Email: m.diehl@mpie.de
Германия, Düsseldorf, 40237

S. Zaefferer

Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH

Email: m.diehl@mpie.de
Германия, Düsseldorf, 40237

F. Roters

Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH

Email: m.diehl@mpie.de
Германия, Düsseldorf, 40237

D. Raabe

Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH

Email: m.diehl@mpie.de
Германия, Düsseldorf, 40237

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

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».