随后开发了回归模型来预测铜基、物联网铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,物联网同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。
除了分析晶粒取向和材料微织构外,用牵业走EBSD技术还可以用来分析材料再结晶,用牵业走几何位错密度,相含量,相分布,施密特因子,晶粒尺寸大小,晶界和取向差分析等。在这里,着产笔者分享几篇利用EBSD研究变体选择的顶刊文章,将其中相同或类似的测试手段进行总结分析,以便于大家更好地掌握这门技术的应用。
参考文献:物联网[1]L.Germain,N.Gey,M.Humbert,P.Voetal.Textureheterogeneitiesinducedbysubtransusprocessingofnearαtitaniumalloys,物联网Actamaterialia.[2]D.Bhattacharyya,G.B.Viswanathan,RobbDenkenbergeretal.Theroleofcrystallographicandgeometricalrelationshipsbetweenαandβphasesinanα/βtitaniumalloy. ActaMaterialia51(2003)4679–4691.[3]ShanoobBalachandran,AnkushKashiwar,AbhikChoudhuryetal.Onvariantdistributionandcoarseningbehavioroftheαphaseinametastableβtitaniumalloy.ActaMaterialia106(2016)374-387[4]G.C.Obasi,S.Birosca,J.QuintadaFonsecaetal.Effectofβgraingrowthonvariantselectionandtexturememoryeffectduringα→β→αphasetransformationinTi–6Al–4V.ActaMaterialia60(2012)1048–1058[5]KeHua,YudongZhang,WeiminGanetal.Correlationbetweenimposeddeformationandtransformationlatticestrainonavariantselectioninametastableβ-Tialloyunderisothermalcompression.ActaMaterialia161(2018)150-160本文由虚谷纳物供稿。这种技术集BSE、用牵业走IPF和菊池花样于一起,所获得的信息直观,利于分析。(b)为从EBSD扫查的欧拉图,着产图2(c)为两个α丛域,标记为1和2,在两个不同的方向生长。
为了更好地研究变体选择,物联网将β晶界分成两组,第1组为原始β晶界两边成核的具有相似取向α变体。变体选择在确定材料的变形织构和最终力学性能方面起着重要作用,用牵业走而且变体选择对与处理过程有关的许多外部因素都很敏感。
这说明原始β晶内的α丛域可以成对生长,着产虽然其生长方向不同,但是晶体学方向上仅仅旋转[0001]大约10-11°左右。
对比图1b)和c)的极图可以看出,物联网强织构的宏区内αp和αs的c轴往往具有相近的方向,物联网另外对比图1b)和d),发现αp与原始β相的Burgers取向关系并未被打破,在这种情况下,与αp具有一致取向的αs变体被优先析出,从而进一步加强了αp的织构强度,最终导致Macrozones的形成。智能电视当道的今天,用牵业走4K、HDR、曲面、超薄等关键词成为消费者的选购重点。
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