Friction pressure method for simulating solute drag and particle pinning in a multiphase-field model
Notice bibliographique
Résumé
In many polycrystalline materials, second phase particles and solute atoms impose a drag pressure on the motion of grain boundaries.The drag effect occurs on a scale comparable to the particle diameter and interface thickness.However, to simulate grain growth with numerical efficiency one requires a model that captures the drag pressure on the interfaces but does not resolve the fine particles or solute segregation spike.In this paper, a multiphasefield model is proposed to simulate the evolution of microstructure under constant and velocity dependent drag pressures.The accuracy of the model is confirmed in comparison with analytical expressions for a shrinking circular grain.Application of the model is presented for grain growth in two dimensions under particle pinning.Measuring curvature of grain-boundary segments reveals that in the completely pinned structure, the average driving pressure is not equal to but lower than the pinning pressure.Considering this effect, the predicted limiting grain size is about three times larger than that assumed in conventional mean-field theories.Based on this observation, a correction factor is introduced for these mean-field models.The proposed phase-field formulation is also applied to simulate grain growth in the presence of solute drag.The grain growth kinetics follows a phenomenological relationship that can be described with a power law with a time exponent in the range 0.35-0.50.The deviation of the time exponent from 0.5, associated with ideal grain growth, and its correlation with the solute drag parameters is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».