Новое исследование помогает понять, как меняются микроструктуры материалов

Ориентации границ между отдельными "зёрнами" поликристаллического материала сильно влияют на его свойства. Например, в алюминии именно эти скопления зёрен (микроструктуры) определяют такие характеристики, как твёрдость.

Новое исследование помогает учёным лучше понять, как микроструктуры меняются или подвергаются "росту зёрен" при высоких температурах.

Команда материаловедов и прикладных математиков разработала математическую модель, которая точнее описывает такие микроструктуры, интегрируя данные, которые можно получить из высокоувеличенных изображений, сделанных во время экспериментов. Результаты опубликованы в Nature: Computational Materials.

В команду вошли Джеффри М. Рикман (Lehigh University), Катаюн Бармак (Columbia University), Екатерина Эпштейн (University of Utah) и Чунь Лю (Illinois Institute of Technology).

"Наша модель уникальна, поскольку она выражена через признаки, которые можно идентифицировать на экспериментальных микрофотографиях, показывающих детали микроструктур в масштабе от нанометров до микрон", — сказал Рикман. "Поскольку нашу модель можно связать с этими экспериментальными признаками, это более точное представление реального процесса роста зёрен".

Исследователи провели картирование кристаллографической ориентации на тонких плёнках алюминия со столбчатыми зёрнами и использовали стохастический маркированный точечный процесс для представления тройных стыков — точек, где в структуре встречаются три зерна и границы между ними. Их модель первой интегрирует данные о взаимодействиях и разориентациях этих тройных стыков для предсказания роста зёрен.

Предсказание роста зёрен — ключ к созданию новых материалов и важнейшая область исследований в материаловедении. Поэтому было разработано множество моделей роста зёрен. Однако прямая связь модели этого проекта с экспериментальными микрофотографиями является его отличительной чертой.

По словам Рикмана, прямая привязка модели к признакам, которые можно отслеживать в ходе экспериментов, будет полезна специалистам по вычислительному материаловедению, моделирующим кинетику роста зёрен.

"В конечном итоге это исследование даёт возможность лучше понять, как работает рост зёрен и как эти знания можно использовать для разработки новых материалов", — заключил Рикман.