Database della fatica di leghe metalliche complesse

Dati scientifici, volume 10, numero articolo: 447 (2023) Citare questo articolo

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Gli ultimi decenni hanno assistito a rapidi progressi nella ricerca e nello sviluppo di leghe metalliche complesse come vetri metallici e leghe con elementi multiprincipali, che offrono nuove soluzioni per affrontare i problemi ingegneristici dei materiali come il conflitto resistenza-tenacità e l'impiego in ambienti difficili e/o per servizio a lungo termine. Un database sulla fatica (FatigueData-CMA2022) verrà compilato dalla letteratura entro la fine del 2022. I dati sia per i vetri metallici che per le leghe con elementi multiprincipali vengono inclusi e analizzati per le loro statistiche e modelli. L'estrazione automatica e l'esame manuale sono combinati nel flusso di lavoro per migliorare l'efficienza dell'elaborazione, la qualità dei dati pubblicati e la riusabilità. Il database contiene 272 set di dati sulla fatica di dati SN (la relazione sollecitazione-vita), ε-N (la relazione deformazione-vita) e da/dN-ΔK (la relazione tra il tasso di crescita delle cricche da fatica e l'intervallo del fattore di intensità della sollecitazione). , insieme alle informazioni sui materiali, sulle condizioni di lavorazione e prova e sulle proprietà meccaniche. Il database e gli script vengono rilasciati in repository aperti, progettati in formati che possono essere continuamente espansi e aggiornati.

I materiali metallici sono così importanti che lo sviluppo storico della civiltà umana può essere rappresentato dal loro utilizzo (Fig. 1a). La ricerca e lo sviluppo di leghe metalliche incarnano e promuovono i progressi nelle scienze dei materiali, negli strumenti sperimentali e nei processi di produzione. Lo sviluppo iniziale delle leghe avanzate avviene in gran parte empiricamente, per tentativi ed errori. Nel corso del XX secolo si sono gradualmente affermati metodi teorici e numerici1,2,3,4 basati sulla fisica e sulla chimica dei metalli. Tuttavia, rimane difficile risolvere la complessità che collega le microstrutture delle leghe metalliche alle loro prestazioni. Anche nel limite dei cristalli singoli (SC) dove i confini dei grani (GB) vengono eliminati per il guadagno di eccezionali prestazioni meccaniche alle alte temperature5, difetti come le reti di dislocazioni evolvono con deformazione plastica e disturbano la perfezione delle strutture cristalline. Recentemente, l'esplorazione di materiali con nano- o microstrutture predefinite come le leghe nano-cristalline (NC), nanotwinned (NT) e classificate funzionalmente (FG) ha riscontrato grande successo nella scoperta di leghe ad alte prestazioni. Ad esempio, il rafforzamento GB (noto anche come effetto Hall-Petch6,7) guida lo sviluppo di leghe ad alta resistenza affinando i grani a un livello specifico8. La ricerca è stata dedicata anche allo sviluppo di leghe metalliche complesse come i vetri metallici (MG) e vengono proposti e prodotti quelli con più elementi principali9,10. L'eterogeneità chimica e strutturale si è dimostrata in grado di ostacolare gli scivolamenti cristallografici e di migliorare la resistenza e la tenacità alla frattura11,12.

Complessità delle leghe metalliche. (a) Lo sviluppo di leghe metalliche, tecnologia di produzione, criteri di progettazione ingegneristica e scienza. La sequenza temporale è ridimensionata per periodi diversi per chiarezza di presentazione. Ogni barplot circolare presenta i livelli di quattro proprietà delle leghe metalliche con il relativo nome segnato al centro. "AM" indica le leghe prodotte in modo additivo, "MG" indica il vetro metallico e "MPEA" indica la lega con elementi multiprincipali. Il quarto in alto a sinistra denota la complessità del materiale, come illustrato nel pannello b. Il quarto in alto a destra indica la conoscenza umana del materiale. Il quarto in basso a sinistra indica la gamma di applicazioni del materiale. Il quarto in basso a destra indica il potenziale del materiale da sviluppare con prestazioni meccaniche superiori. (b) La complessità delle leghe metalliche comprende la composizione chimica, le strutture a livello atomico e le microstrutture. Viene evidenziata la complessità di MG e MPEA in ciascun aspetto.

3 is not open-sourced. We thus do not fine-tune the GPT model and proceed with manual data correction. The product data can be used as training sets for GPT and alternative LLMs such as LLaLMA71 and GLM72./p>98%. We include 61/65 datasets of the recent collection of HEA fatigue data38. There are 4 datasets not included for the data are not reported in standard S-N format or the articles are not in the WoS records. These two databases can be used for mutual verification of the common records, which may increase the credibility of open data for the end users. We find that both the contents and formats of literature-derived databases can be different and complementary due to the different perspectives, demands, and experiences of researchers. Guidelines and standards can help the fusion of these databases. In comparison, more parameters in the metadata are included in our database (e.g. affiliations, countries, funding sources, DOIs), surface conditions, and processing techniques (e.g. thickness reduction of rolling, types of cooling, times of remelting), which are released in more flexible and organized hierarchical formats (JSON and MAT) in addition to the accompanying EXCEL document. The data records of grain size are added to our database as inspired by ref. 38./p>10%. Figure 4a shows that MGs, and MPEAs form clusters in the space of composition. The major elements of a specific MPEA usually accommodate the same atomic-level structures, such as Co, Cr, Fe, Mn, and Ni for FCC, or Ti, Zr, Nb, Hf, and Ta for BCC. Adding elements with distinctly different atomic-level structures can lead to precipitation76. On the other hand, MGs may contain metallic and semiconductor elements with different atomic-level structures from their own crystal phases, which promotes the formation of amorphous structures. MPEAs reported in the literature span over a narrower composition space than MGs, which could be attributed to the difficulties in obtaining single phases of solid solutions with multiple principal elements and the relatively shorter research and development history of MPEAs. The numbers of major elements are generally n ≤ 3 for MGs and ≥3 for MPEAs. High-entropy MGs (n > 3) are also studied and some of them feature similar chemical composition as those of MPEAs77./p>