Understanding activation and growth of twin variants in polycrystalline magnesium under tension and compression: An atomistic study
Notice bibliographique
Résumé
• MD simulation details twinning in polycrystalline Mg under uniaxial load. • An algorithm is developed to identify twin variants in deformed polycrystal. • Three-dimensional analysis shows distinct twin patterns in tension and compression. • Schmid factor's critical role in twin activation/selection is confirmed. Deformation twinning is known to be important in the acquisition of plasticity for hexagonal close-packed crystal structures, of great implication to the design and development of novel high-strength Mg alloys with enhanced formability. Accurate understanding of deformation twinning necessitates critical mechanistic knowledge of the activation and selection of twins at nanoscale. In this work, considering polycrystalline Mg, we performed comprehensive molecular dynamics simulations to investigate deformation twinning under uniaxial tension and compression loading. An algorithm has been developed and implemented to identify the active twin variants of three operating twin modes during deformation. Sharp contrast between tension and compression loading in terms of twin patterns and twin growth was observed, attributed to difference in twin variant activation and twin-twin interaction under the two loading conditions. Furthermore, the critical role of Schmid factor in twin variant activation and selection has been elucidated, in good agreement with experimental observations. This study contributes critical insights towards advancing our understanding of the complex behaviors of deformation twinning in polycrystalline Mg.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».