Phase Field Modelling of Abnormal Grain Growth
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneous grain structures may develop due to abnormal grain growth during processing of polycrystalline materials ranging from metals and alloys to ceramics. The phenomenon must be controlled in practical applications where typically homogeneous grain structures are desired. Recent advances in experimental and computational techniques have, thus, stimulated the need to revisit the underlying growth mechanisms. Here, phase field modelling is used to systematically evaluate conditions for initiation of abnormal grain growth. Grain boundaries are classified into two classes, i.e., high- and low-mobility boundaries. Three different approaches are considered for having high- and low-mobility boundaries: (i) critical threshold angle of grain boundary disorientation above which boundaries are highly mobile, (ii) two grain types A and B with the A-B boundaries being highly mobile, and (iii) three grain types, A, B and C with the A-B boundaries being fast. For these different scenarios, 2D simulations have been performed to quantify the effect of variations in the mobility ratio, threshold angle and fractions of grain types, respectively, on the potential onset of abnormal grain growth and the degree of heterogeneity in the resulting grain structures. The required mobility ratios to observe abnormal grain growth are quantified as a function of the fraction of high-mobility boundaries. The scenario with three grain types (A, B, C) has been identified as one that promotes strongly irregular abnormal grains including island grains, as observed experimentally.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».