基于离散位错动力学与几何学习的单晶铜屈服面预测
材料科学
2024-02-06 v2
摘要
材料的屈服面是一组临界应力条件的集合，超过该集合宏观塑性变形即开始。对于晶体固体，塑性变形通过位错运动发生，这可由离散位错动力学（DDD）模拟捕捉。在本文中，我们利用 DDD 模拟和几何流形学习方法预测屈服面与应变硬化行为。针对分别沿 和 方向承受单轴加载的单晶铜，在平面应力的三维空间中构建了屈服面。随着 加载下塑性变形的增加，屈服面在所有方向上近乎均匀地扩张，对应于各向同性硬化。相反，在 加载下观察到潜在硬化，屈服面在加载方向自身附近的取向上几乎不变，但在其他方向上扩张，导致非对称形状。这种硬化行为的差异归因于两种加载条件下不同滑移系上不同的位错增殖行为。
引用
@article{arxiv.2310.18539,
title = {Prediction of Yield Surface of Single Crystal Copper from Discrete Dislocation Dynamics and Geometric Learning},
author = {Wu-Rong Jian and Mian Xiao and WaiChing Sun and Wei Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.18539},
year = {2024}
}