Diffracting-grain identification from electron backscatter diffraction maps during residual stress measurements: a comparison between the sin<sup>2</sup>ψ and cosα methods
Notice bibliographique
Résumé
X-ray diffraction (XRD) is a widely used technique to evaluate residual stresses in crystalline materials. Several XRD measurement methods are available. (i) The sin2ψ method, a multiple-exposure technique, uses linear detectors to capture intercepts of the Debye–Scherrer rings, losing the major portion of the diffracting signal. (ii) The cosα method, thanks to the development of compact 2D detectors allowing the entire Debye–Scherrer ring to be captured in a single exposure, is an alternative method for residual stress measurement. The present article compares the two calculation methods in a new manner, by looking at the possible measurement errors related to each method. To this end, sets of grains in diffraction condition were first identified from electron backscatter diffraction (EBSD) mapping of Inconel 718 samples for each XRD calculation method and its associated detector, as each method provides different sets owing to the detector geometry or to the method specificities (such as tilt-angle number or Debye–Scherrer ring division). The X-ray elastic constant (XEC) ½S 2, calculated from EBSD maps for the {311} lattice planes, was determined and compared for the different sets of diffracting grains. It was observed that the 2D detector captures 1.5 times more grains in a single exposure (one tilt angle) than the linear detectors for nine tilt angles. Different XEC mean values were found for the sets of grains from the two XRD techniques/detectors. Grain-size effects were simulated, as well as detector oscillations to overcome them. A bimodal grain-size distribution effect and `artificial' textures introduced by XRD measurement techniques are also 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».