JP5009222B2 - Method and apparatus for predicting deformation characteristics of polycrystalline material, program and recording medium - Google Patents

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Description

本発明は、鉄鋼やアルミニウム、マグネシウム等の多結晶材料の変形特性を予測する方法及び装置、並びにプログラム及び記録媒体に関する。   The present invention relates to a method and apparatus for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material such as steel, aluminum, and magnesium, and a program and a recording medium.

通常、いわゆる構造用材料として用いられる鉄鋼やアルミニウム、マグネシウム等の金属材料は、結晶粒と呼ばれるいくつかの成分結晶で構成されている多結晶体である。
一方、材料の引張り強度、降伏応力、伸び、加工硬化率、異方性等の巨視的な機械特性は、微視的な結晶構造、即ち個々の結晶相、結晶粒の大きさ、形状、結晶方位、分布形態に影響される。そのため、例えば光学顕微鏡、X線回折法、走査電子顕微鏡を用いた後方散乱電子線回折(EBSD)法等を用いて、上述した微視的な結晶構造を直接、間接的に測定し、巨視的な機械特性との関連を調べることが行われている。
Usually, metal materials such as steel, aluminum, and magnesium used as so-called structural materials are polycrystalline bodies composed of several component crystals called crystal grains.
On the other hand, the macroscopic mechanical properties such as tensile strength, yield stress, elongation, work hardening rate, and anisotropy of the material have a microscopic crystal structure, that is, individual crystal phase, crystal grain size, shape, crystal Influenced by orientation and distribution form. Therefore, the microscopic crystal structure described above is directly and indirectly measured using, for example, an optical microscope, an X-ray diffraction method, a backscattered electron diffraction (EBSD) method using a scanning electron microscope, and the like. To investigate the relationship with various mechanical properties.

具体的に、特許文献1では、EBSD法等による結晶方位の測定から結晶組織を再構築する技術が開示されている。
特許文献2では、被測定結晶粒の試料表面における変形前後の画像を取得して、試料表面におけるすべり線角度及び結晶方位を求め、粒界の縦横寸法、面積、すべり線角度及び結晶方位から所定の計算式により、三次元の歪みテンソルと塑性スピンを算出する技術が開示されている。
特許文献3では、塑性変形が生じている試料の各結晶粒における複数の測定箇所の結晶方位のずれを測定して基準点とその周囲の点の2次元的な方位の変化を求め、塑性変形、疲労損傷、クリープ損傷、クリープ疲労のいずれの変形モードであるかを特定する技術が開示されている。
非特許文献1では、多結晶構造を結晶粒毎に離散化(メッシュ分割)し、有限要素法による変形解析を行う技術が報告されている。
Specifically, Patent Document 1 discloses a technique for reconstructing a crystal structure from measurement of crystal orientation by an EBSD method or the like.
In Patent Document 2, images before and after deformation of a crystal grain to be measured on a sample surface are acquired, a slip line angle and a crystal orientation on the sample surface are obtained, and predetermined values are obtained from the vertical and horizontal dimensions, area, slip line angle and crystal orientation of the grain boundary. A technique for calculating a three-dimensional strain tensor and plastic spin is disclosed.
In Patent Document 3, the deviation in crystal orientation of a plurality of measurement locations in each crystal grain of a sample in which plastic deformation occurs is measured to determine a two-dimensional change in orientation between a reference point and surrounding points, and plastic deformation In addition, a technique for specifying which deformation mode is fatigue damage, creep damage, or creep fatigue is disclosed.
Non-Patent Document 1 reports a technique in which a polycrystalline structure is discretized (mesh division) for each crystal grain and deformation analysis is performed by a finite element method.

特開2003−121394号公報JP 2003-121394 A 特開2004−317482号公報JP 2004-317482 A 特開平9−325125号公報JP-A-9-325125 松井ら:応用力学論文集 Vol. 5, pp. 175-183 (2002)Matsui et al .: Applied Mechanics Papers Vol. 5, pp. 175-183 (2002) EBSD読本 (株)TSLソリューションズ著EBSD Reader by TSL Solutions Inc. マトリックス有限要素法 O.C.ツィエンキーヴィッツ著 培風館Matrix finite element method O.C.Zienkiwitz Baifukan

しかしながら、従来の技術では、多結晶材料について、微視組織観察に基づき直接的に巨視的な変形特性を予測することができない。
具体的に、上記した特許文献1の手法では、結晶粒の幾何形状、空間分布、方位分布等の情報は得られるものの、塑性変形による変化、即ち多結晶材料の巨視的な機械特性と直接的に対応付けることができない。
特許文献2の手法では、巨視的には比較的小さな変形量における微視的な結晶粒毎の不均一変形を測定できるが、やはり多結晶材料の巨視的な変形特性と直接的に対応付けることができない。また、多結晶材料の破壊等の大きな変形下における挙動まで追跡するためには、局所的な結晶粒の変形が非常に大きくなり、変形前後の対応付け(マッピング)が困難となる。更に、結晶組織の観察には、試料準備から測定まで長時間を要し、変形の複数段階で測定するには多大なコスト及び時間を要する。
However, the conventional technique cannot predict macroscopic deformation characteristics directly for polycrystalline materials based on microscopic structure observation.
Specifically, in the method of Patent Document 1 described above, information such as crystal grain geometry, spatial distribution, orientation distribution, and the like can be obtained, but changes due to plastic deformation, that is, macroscopic mechanical characteristics of the polycrystalline material are directly related. Cannot be associated with.
In the technique of Patent Document 2, it is possible to measure macroscopically nonuniform deformation for each crystal grain at a relatively small deformation amount, but it can be directly correlated with the macroscopic deformation characteristics of the polycrystalline material. Can not. Further, in order to trace the behavior under large deformation such as destruction of the polycrystalline material, the local crystal grain deformation becomes very large, and it becomes difficult to associate (mapping) before and after the deformation. Furthermore, the observation of the crystal structure takes a long time from the preparation of the sample to the measurement, and the measurement at a plurality of stages of deformation requires a great deal of cost and time.

また、特許文献3の手法は、多結晶材料の塑性変形後の微視組織から変形モードを特定する事後評価方法であるため、多結晶材料の変形前の初期組織から、その機械特性を予測することはできない。
非特許文献1の手法では、適切なモデル化を行えば、多結晶材料の変形挙動を予測することができるが、複雑な多結晶組織を離散化(メッシュ分割)することは、非常に手間がかかり、また予測結果は正確性に欠ける懸念がある。
Moreover, since the technique of Patent Document 3 is a post-evaluation method for specifying a deformation mode from a microscopic structure of a polycrystalline material after plastic deformation, the mechanical properties are predicted from the initial structure of the polycrystalline material before deformation. It is not possible.
In the method of Non-Patent Document 1, if appropriate modeling is performed, the deformation behavior of a polycrystalline material can be predicted. However, it is very troublesome to discretize a complex polycrystalline structure (mesh division). In addition, there is a concern that the prediction results lack accuracy.

本発明は、塑性変形を受けていない多結晶材料の結晶情報を用いて、多結晶材料が巨視的変形を受けた際の微視組織の不均一変形状態を、簡易な方法で迅速且つ確実に予測し、多結晶材料の塑性変形時の機械特性を正確に得ることができる多結晶材料の変形特性予測方法及び装置、並びにプログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。   The present invention uses crystal information of a polycrystalline material that has not undergone plastic deformation to quickly and reliably determine the uneven deformation state of the microstructure when the polycrystalline material has undergone macroscopic deformation. An object of the present invention is to provide a method and apparatus for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material, a program, and a recording medium capable of predicting and accurately obtaining mechanical characteristics at the time of plastic deformation of the polycrystalline material.

本発明の変形特性予測方法は、多結晶材料からなる試料について得られた各測定点の結晶情報を用いた多結晶材料の変形特性予測方法であって、前記各測定点の前記結晶情報を入力するステップと、入力された前記各測定点の前記結晶情報を用いて、前記各測定点と1対1に対応するように要素分割し、離散化モデルを作成するステップと、前記離散化モデルを用いて、所定の境界条件の下に変形解析を行うステップとを含む。   The deformation characteristic prediction method of the present invention is a method for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material using crystal information of each measurement point obtained for a sample made of a polycrystalline material, and inputs the crystal information of each measurement point. Using the crystal information of the input measurement points, dividing the elements so as to correspond to the measurement points on a one-to-one basis, creating a discretization model, And performing a deformation analysis under a predetermined boundary condition.

本発明の変形特性予測装置は、多結晶材料からなる試料について得られた各測定点の結晶情報を用いた多結晶材料の変形特性予測装置であって、前記各測定点の前記結晶情報を用いて、前記各測定点と1対1に対応するように要素分割し、離散化モデルを作成する手段と、前記離散化モデルを用いて、所定の境界条件の下に変形解析を行う手段とを含む。   The deformation characteristic prediction apparatus of the present invention is a deformation characteristic prediction apparatus of a polycrystalline material using crystal information of each measurement point obtained for a sample made of a polycrystalline material, and uses the crystal information of each measurement point. Means for dividing the elements so as to correspond to the respective measurement points on a one-to-one basis and creating a discretized model; and means for performing deformation analysis under a predetermined boundary condition using the discretized model. Including.

本発明のプログラムは、多結晶材料からなる試料について得られた各測定点の結晶情報を用いた多結晶材料の変形特性予測方法を行うに際して、前記各測定点の前記結晶情報を入力するステップと、入力された前記各測定点の前記結晶情報を用いて、前記各測定点と1対1に対応するように要素分割し、離散化モデルを作成するステップと、前記離散化モデルを用いて、所定の境界条件の下に変形解析を行うステップとをコンピュータに実行させるものである。   The program of the present invention includes a step of inputting the crystal information of each measurement point when performing a method for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material using crystal information of each measurement point obtained for a sample made of a polycrystalline material. Using the crystal information of each of the input measurement points, dividing the elements so as to correspond to the measurement points on a one-to-one basis, creating a discretization model, and using the discretization model, And causing the computer to execute a step of performing deformation analysis under a predetermined boundary condition.

本発明によれば、塑性変形を受けていない多結晶材料の結晶情報を用いて、多結晶材料が巨視的変形を受けた際の微視組織の不均一変形状態を、簡易な方法で迅速且つ確実に予測し、多結晶材料の塑性変形時の機械特性を正確に得ることができる。   According to the present invention, by using the crystal information of a polycrystalline material that has not undergone plastic deformation, a non-uniform deformation state of the microstructure when the polycrystalline material is subjected to macroscopic deformation can be quickly and easily performed. It is possible to reliably predict and accurately obtain the mechanical properties of the polycrystalline material during plastic deformation.

本発明では、EBSD法等により、多結晶材料からなる試料の各測定点(ピクセル)ごとの結晶情報が得られることを、離散化モデルを作成する際の例えば有限要素の作成に利用する。即ち、EBSD法等から得られたピクセルごとの結晶情報を用いて、応力―歪み関係式(構成モデル)のパラメータ(材料パラメータ)を設定し、各ピクセルと1対1に対応するように要素分割を行って離散化モデルを作成する。そして、得られた離散化モデルを用いて所定の境界条件の下に試料の変形解析を行う。   In the present invention, the fact that crystal information for each measurement point (pixel) of a sample made of a polycrystalline material is obtained by the EBSD method or the like is used for creating, for example, a finite element when creating a discretized model. That is, using the crystal information for each pixel obtained from the EBSD method, etc., parameters (material parameters) of the stress-strain relational expression (constitutive model) are set, and element division is performed in a one-to-one correspondence with each pixel To create a discretized model. Then, deformation analysis of the sample is performed under a predetermined boundary condition using the obtained discretized model.

以下、本発明を適用した具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図1は、本実施形態による変形特性予測装置の概略構成を示すブロック図である。
変形特性予測装置20は、塑性変形を受けていない多結晶材料からなる試料について、EBSD法によって得られた各ピクセルの結晶情報を用いた多結晶材料の変形特性を予測するものである。
Hereinafter, specific embodiments to which the present invention is applied will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the deformation characteristic prediction apparatus according to the present embodiment.
The deformation characteristic prediction apparatus 20 predicts the deformation characteristics of a polycrystalline material using crystal information of each pixel obtained by the EBSD method for a sample made of a polycrystalline material that has not undergone plastic deformation.

変形特性予測装置20は、EBSD装置10からの入力データを格納するメモリ1と、有限要素法における有限要素メッシュ(要素)を作成する有限要素作成部2と、各要素の材料特性を設定する要素材料特性設定部3と、有限要素法により変形解析を行う変形解析部4と、変形解析を行った結果として得られる状態量を画像として表示する表示部5とを備えて構成されている。
ここで、有限要素作成部2、要素材料特性設定部3及び変形解析部4は、例えばコンピュータの中央処理装置(CPU)の各機能として実現される。
The deformation characteristic prediction device 20 includes a memory 1 that stores input data from the EBSD device 10, a finite element creation unit 2 that creates a finite element mesh (element) in the finite element method, and an element that sets material properties of each element. A material property setting unit 3, a deformation analysis unit 4 that performs deformation analysis by a finite element method, and a display unit 5 that displays state quantities obtained as a result of the deformation analysis as an image are configured.
Here, the finite element creation unit 2, the element material property setting unit 3, and the deformation analysis unit 4 are realized as functions of a central processing unit (CPU) of a computer, for example.

以下、変形特性予測装置20の諸機能と共に、変形特性予測方法について説明する。
図2は、本実施形態による変形特性予測方法をステップ順に示すフロー図である。
本実施形態では、変多結晶材料からなる試料の形特性予測を行うに先立って、EBSD装置10を用いて試料を解析して結晶情報を得る。
Hereinafter, the deformation characteristic prediction method will be described together with various functions of the deformation characteristic prediction apparatus 20.
FIG. 2 is a flowchart showing the deformation characteristic prediction method according to this embodiment in the order of steps.
In this embodiment, prior to predicting the shape characteristics of a sample made of a variable polycrystalline material, the sample is analyzed using the EBSD device 10 to obtain crystal information.

EBSD装置は、走査電子顕微鏡(SEM)を備えており、EBSD法により試料を解析する。
EBSD装置で得られる方位マッピング像の一例を図3に示す。ここでは、各ピクセルの方位を逆極点図のカラーキーに従って色付けしているが、図示の例では濃度差として表示されている。通常では、EBSD法で得られる結晶情報、具体的にはXY座標値、イメージクオリティ(IQ)値、信頼性指数(CI値)、フィット値、相情報等の一次情報の分布を元に、特性値化、例えば結晶方位分布、平均粒径、結晶相の体積分率等を計算し、試料の特性値として評価している(非特許文献2を参照)。
The EBSD device includes a scanning electron microscope (SEM) and analyzes a sample by the EBSD method.
An example of the orientation mapping image obtained by the EBSD device is shown in FIG. Here, the orientation of each pixel is colored according to the color key of the reverse pole figure, but in the example shown, it is displayed as a density difference. Normally, the characteristics are based on the distribution of primary information such as crystal information obtained by the EBSD method, specifically XY coordinate values, image quality (IQ) values, reliability indices (CI values), fit values, phase information, etc. Quantification, for example, crystal orientation distribution, average grain size, volume fraction of crystal phase, and the like are calculated and evaluated as characteristic values of the sample (see Non-Patent Document 2).

本実施形態では、EBSD装置10により多結晶材料からなる試料を解析する。解析結果を示す数値ファイルは、例えば図4のように結晶情報が表示される。ここでは、結晶情報として、各ピクセルごとに項目(1)〜(10)の数値が示される。詳細には、各項目は、(1)〜(3)結晶方向(例えばオイラー角)、(4)〜(5)XY座標値、(6)イメージクオリティ(IQ)値、(7)信頼性指数(CI値)、(8)フィット値、(9)〜(11)相情報である。   In the present embodiment, a sample made of a polycrystalline material is analyzed by the EBSD device 10. In the numerical file indicating the analysis result, for example, crystal information is displayed as shown in FIG. Here, numerical values of items (1) to (10) are shown for each pixel as crystal information. Specifically, each item includes (1) to (3) crystal direction (for example, Euler angle), (4) to (5) XY coordinate value, (6) image quality (IQ) value, and (7) reliability index. (CI value), (8) fit value, and (9) to (11) phase information.

本実施形態では先ず、入力工程として、各ピクセルの結晶情報を入力する。
詳細には、変形特性予測装置20は、ピクセル数等の基本情報と共に、ピクセルごとの項目(1)〜(10)の結晶情報の数値を入力情報として順次読み込み、メモリ1に格納する(ステップS1)。
In this embodiment, first, crystal information of each pixel is input as an input process.
Specifically, the deformation characteristic prediction apparatus 20 sequentially reads the numerical values of the crystal information of the items (1) to (10) for each pixel as basic information together with basic information such as the number of pixels, and stores it in the memory 1 (step S1). ).

続いて、モデル化工程として、ピクセルごとの結晶情報を用いて、各ピクセルと1対1に対応するように要素分割し、離散化モデルを作成する。
詳細には、有限要素作成部2は、メモリ1に格納された各ピクセルのXY座標を節点座標として用い、例えば図5に示すように、要素を構成する節点番号リスト(図5では、3角形要素を構成する3節点の番号)を作成する。節点番号リストと節点のXY座標から、要素ごとに歪み―変位関係マトリックスが作成される(ステップS2)。ここで、各ピクセルが等間隔の規則的周期に配列されている場合には、例えば図5の例であれば、要素は全て合同な正三角形となり、有限要素メッシュの作成負荷は著しく軽減される。
Subsequently, as a modeling process, using the crystal information for each pixel, the element is divided so as to correspond to each pixel on a one-to-one basis, thereby creating a discretized model.
Specifically, the finite element creation unit 2 uses the XY coordinates of each pixel stored in the memory 1 as the node coordinates, for example, as shown in FIG. 5, a list of node numbers (triangles in FIG. 5) constituting the elements. Create the number of the three nodes that make up the element). A distortion-displacement relationship matrix is created for each element from the node number list and the XY coordinates of the nodes (step S2). Here, when the pixels are arranged at regular intervals of equal intervals, for example, in the example of FIG. 5, all the elements are congruent equilateral triangles, and the load of creating a finite element mesh is remarkably reduced. .

次に、要素材料特性設定部3は、要素を構成する各節点に対応するピクセルの結晶情報を元に、当該要素の材料特性、即ち、応力―歪み関係式(構成モデル)のパラメータ(材料パラメータ)を設定する(ステップS3)。
具体的には、要素を構成する各節点に対応するピクセルの結晶情報から、当該要素の結晶方位及び結晶相を、例えば平均化等を行うことにより決定し、予め得られている結晶相毎の応力―歪み関係マトリックスとの対応付けを行って、離散化モデルを作成する。
Next, the element material property setting unit 3 determines the material property of the element, that is, the parameter (material parameter) of the stress-strain relational expression (constitutive model) based on the crystal information of the pixel corresponding to each node constituting the element. ) Is set (step S3).
Specifically, from the crystal information of the pixel corresponding to each node constituting the element, the crystal orientation and the crystal phase of the element are determined by, for example, averaging, and for each crystal phase obtained in advance. A discretization model is created by associating with a stress-strain relationship matrix.

続いて、変形解析工程として、離散化モデルを用いて、所定の境界条件の下に試料の変形解析を行う。
詳細には、変形解析部4は、要素ごとの歪み−変位関係マトリックス及び応力―歪み関係マトリックスが決定されれば、例えば非特許文献3に示される通常の有限要素法の手順に従い、要素剛性マトリックスの作成、全体剛性マトリックスの組み立て、境界条件の処理、連立方程式の求解を経て、各節点の変位及び反力と、各要素の歪み及び応力とを計算する(ステップS4)。
ここで、例えば、各結晶相の弾性変形のみを考える場合には、応力―歪み関係マトリックス及び要素剛性マトリックスでは結晶相の数のみを計算すれば良く、有限要素解析の負荷は著しく軽減される。
Subsequently, as a deformation analysis step, a deformation analysis of the sample is performed under a predetermined boundary condition using a discretized model.
Specifically, if the strain-displacement relationship matrix and the stress-strain relationship matrix for each element are determined, the deformation analysis unit 4 follows the procedure of a normal finite element method shown in Non-Patent Document 3, for example. The displacement and reaction force of each node and the distortion and stress of each element are calculated through the creation of the above, the assembly of the entire stiffness matrix, the processing of boundary conditions, and the solution of simultaneous equations (step S4).
Here, for example, when considering only the elastic deformation of each crystal phase, it is only necessary to calculate the number of crystal phases in the stress-strain relationship matrix and the element stiffness matrix, and the load of the finite element analysis is remarkably reduced.

続いて、出力工程として、変形解析を行った結果として得られる状態量を表示する。
詳細には、表示部5は、計算された状態量、ここでは各節点の変位、反力、及び各要素の歪み、応力から、目的に応じて様々な情報を表示する。表示形式としては、ここでは表示部5は画像表示装置として例示するが、画像表示に代え、或いは画像表示と共に、例えば各データをテーブル状に表示するようにしても良い。
Subsequently, as an output process, a state quantity obtained as a result of the deformation analysis is displayed.
Specifically, the display unit 5 displays various information according to the purpose from the calculated state quantities, here, displacement of each node, reaction force, and distortion and stress of each element. As the display format, the display unit 5 is exemplified here as an image display device. However, instead of the image display, or together with the image display, for example, each data may be displayed in a table form.

例えば、境界辺の節点変位と反力の関係から、巨視的な応力―歪み関係を予測することができる。また例えば、変位や応力の分布を表示することにより、破壊の起点になると予想される微視組織の部位を予め特定することができる。
上記した各工程は全て自動的に処理することが可能であり、ユーザが走査電子顕微鏡で微視組織を観察しながら、その場で試料の変形特性を予測することが可能である。
For example, a macroscopic stress-strain relationship can be predicted from the relationship between the nodal displacement of the boundary side and the reaction force. Further, for example, by displaying the displacement and stress distribution, it is possible to specify in advance the portion of the microscopic tissue that is expected to be the starting point of the fracture.
All of the above steps can be automatically processed, and the user can predict the deformation characteristics of the sample on the spot while observing the microscopic tissue with a scanning electron microscope.

以上説明したように、本実施形態によれば、EBSD法等により得られた塑性変形を受けていない多結晶材料の結晶情報を用いて、多結晶材料が巨視的変形を受けた際の微視組織の不均一変形状態を、簡易な方法で迅速且つ確実に予測し、多結晶材料の塑性変形時の機械特性を正確に得ることができる。   As described above, according to the present embodiment, the microscopic information when the polycrystalline material is subjected to macroscopic deformation using the crystal information of the polycrystalline material not subjected to plastic deformation obtained by the EBSD method or the like. The uneven deformation state of the structure can be predicted quickly and reliably by a simple method, and the mechanical characteristics at the time of plastic deformation of the polycrystalline material can be accurately obtained.

なお、本実施形態では、多結晶材料である試料について、EBSD法等により得られた結晶情報を利用する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、EBSD法を行う代わりに、光学顕微鏡や電子顕微鏡の画像をビットマップ形式で取り込むようにしても良い。この場合、例えば、得られた各測定点の色や濃淡等のビット情報を結晶情報として利用して、各測定点ごとのビット情報と有限要素メッシュとを対応させて、上記のような離散化モデルを作成する。   In the present embodiment, the case where the crystal information obtained by the EBSD method or the like is used for a sample that is a polycrystalline material has been described, but the present invention is not limited to this. For example, instead of performing the EBSD method, an image of an optical microscope or an electron microscope may be captured in a bitmap format. In this case, for example, using the obtained bit information such as the color and shading of each measurement point as crystal information, the bit information for each measurement point is associated with the finite element mesh, and the discretization as described above is performed. Create a model.

(本発明を適用した他の実施形態)
上述した本実施形態による変形特性予測装置を構成する各構成要素(メモリ1及び表示手段5を除く)等の機能は、コンピュータのRAMやROM等に記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。同様に、変形特性予測方法の各ステップ(図2のステップS1〜S5等)は、コンピュータのRAMやROM等に記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。このプログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は本発明に含まれる。
(Other embodiments to which the present invention is applied)
Functions such as each component (excluding the memory 1 and the display unit 5) constituting the deformation characteristic prediction apparatus according to the present embodiment described above can be realized by operating a program stored in a RAM or ROM of a computer. Similarly, each step (steps S1 to S5 in FIG. 2) of the deformation characteristic prediction method can be realized by operating a program stored in a RAM, a ROM, or the like of the computer. This program and a computer-readable storage medium storing the program are included in the present invention.

具体的に、前記プログラムは、例えばCD−ROMのような記録媒体に記録し、或いは各種伝送媒体を介し、コンピュータに提供される。前記プログラムを記録する記録媒体としては、CD−ROM以外に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、不揮発性メモリカード等を用いることができる。他方、前記プログラムの伝送媒体としては、プログラム情報を搬送波として伝搬させて供給するためのコンピュータネットワークシステムにおける通信媒体を用いることができる。ここで、コンピュータネットワークとは、LAN、インターネットの等のWAN、無線通信ネットワーク等であり、通信媒体とは、光ファイバ等の有線回線や無線回線等である。   Specifically, the program is recorded on a recording medium such as a CD-ROM or provided to a computer via various transmission media. As a recording medium for recording the program, besides a CD-ROM, a flexible disk, a hard disk, a magnetic tape, a magneto-optical disk, a nonvolatile memory card, or the like can be used. On the other hand, as the program transmission medium, a communication medium in a computer network system for propagating and supplying program information as a carrier wave can be used. Here, the computer network is a WAN such as a LAN or the Internet, a wireless communication network, or the like, and the communication medium is a wired line such as an optical fiber or a wireless line.

また、本発明に含まれるプログラムとしては、供給されたプログラムをコンピュータが実行することにより上述の実施形態の機能が実現されるようなもののみではない。例えば、そのプログラムがコンピュータにおいて稼働しているOS(オペレーティングシステム)或いは他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実施形態の機能が実現される場合にも、かかるプログラムは本発明に含まれる。また、供給されたプログラムの処理の全て或いは一部がコンピュータの機能拡張ボードや機能拡張ユニットにより行われて上述の実施形態の機能が実現される場合にも、かかるプログラムは本発明に含まれる。   Further, the program included in the present invention is not limited to the one in which the functions of the above-described embodiments are realized by the computer executing the supplied program. For example, such a program is also included in the present invention when the function of the above-described embodiment is realized in cooperation with an OS (operating system) or other application software running on the computer. Further, when all or part of the processing of the supplied program is performed by the function expansion board or function expansion unit of the computer and the functions of the above-described embodiment are realized, the program is also included in the present invention.

例えば、図6は、パーソナルユーザ端末装置の内部構成を示す模式図である。この図6において、1200はCPU1201を備えたパーソナルコンピュータ(PC)である。PC1200は、ROM1202またはハードディスク(HD)1211に記憶された、又はフレキシブルディスクドライブ(FD)1212より供給されるデバイス制御ソフトウェアを実行する。このPC1200は、システムバス1204に接続される各デバイスを総括的に制御する。   For example, FIG. 6 is a schematic diagram illustrating an internal configuration of a personal user terminal device. In FIG. 6, reference numeral 1200 denotes a personal computer (PC) having a CPU 1201. The PC 1200 executes device control software stored in the ROM 1202 or the hard disk (HD) 1211 or supplied from the flexible disk drive (FD) 1212. The PC 1200 generally controls each device connected to the system bus 1204.

PC1200のCPU1201、ROM1202またはハードディスク(HD)1211に記憶されたプログラムにより、本実施形態の図2におけるステップS1〜S5の手順等が実現される。   By the program stored in the CPU 1201, the ROM 1202 or the hard disk (HD) 1211 of the PC 1200, the procedure of steps S1 to S5 in FIG.

1203はRAMであり、CPU1201の主メモリ、ワークエリア等として機能する。1205はキーボードコントローラ(KBC)であり、キーボード(KB)1209や不図示のデバイス等からの指示入力を制御する。   Reference numeral 1203 denotes a RAM which functions as a main memory, work area, and the like for the CPU 1201. A keyboard controller (KBC) 1205 controls instruction input from a keyboard (KB) 1209, a device (not shown), or the like.

1206はCRTコントローラ(CRTC)であり、CRTディスプレイ(CRT)1210の表示を制御する。1207はディスクコントローラ(DKC)である。DKC1207は、ブートプログラム、複数のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイルそしてネットワーク管理プログラム等を記憶するハードディスク(HD)1211、及びフレキシブルディスク(FD)1212とのアクセスを制御する。ここで、ブートプログラムとは、起動プログラム:パソコンのハードやソフトの実行(動作)を開始するプログラムである。   Reference numeral 1206 denotes a CRT controller (CRTC), which controls display on a CRT display (CRT) 1210. Reference numeral 1207 denotes a disk controller (DKC). The DKC 1207 controls access to a hard disk (HD) 1211 and a flexible disk (FD) 1212 that store a boot program, a plurality of applications, an editing file, a user file, a network management program, and the like. Here, the boot program is a startup program: a program for starting execution (operation) of hardware and software of a personal computer.

1208はネットワーク・インターフェースカード(NIC)で、LAN1220を介して、ネットワークプリンタ、他のネットワーク機器、或いは他のPCと双方向のデータのやり取りを行う。   Reference numeral 1208 denotes a network interface card (NIC) that exchanges data bidirectionally with a network printer, another network device, or another PC via the LAN 1220.

上述した実施形態に基づき、試料として炭素鋼を選択した変形特性の解析例について説明する。
図7は、試料である炭素鋼の2次電子像の写真を示す図である。
この試料は、硬質な第2相を有する複合組織材料であり、EBSD法により、結晶相をマッピングした結果を図8に示す。従来の手法では、マッピング結果から第2相の体積分率や、各相の平均粒径等の統計量を計算し、材料の特性値として利用していた。
Based on the embodiment described above, an analysis example of deformation characteristics in which carbon steel is selected as a sample will be described.
FIG. 7 is a view showing a photograph of a secondary electron image of carbon steel as a sample.
This sample is a composite tissue material having a hard second phase. FIG. 8 shows the result of mapping the crystal phase by the EBSD method. In the conventional method, a statistic such as a volume fraction of the second phase and an average particle diameter of each phase is calculated from the mapping result and used as a material characteristic value.

本実施例では、図5において、測定ピッチ0.5μmの最密格子で測定し、測定範囲は100μm×100μm(201ピクセル×232ピクセル)である。従って、全要素が合同な正三角形となり、変位―歪み関係マトリックスは、全ての要素共通となる。
また、各相の塑性変形における、相当応力(σ[MPa])―相当塑性歪み(εep[-])関係式は、別途実施した実験により、以下のように設定した。
In this embodiment, in FIG. 5, measurement is performed with a close-packed grid having a measurement pitch of 0.5 μm, and the measurement range is 100 μm × 100 μm (201 pixels × 232 pixels). Therefore, all elements are congruent equilateral triangles, and the displacement-strain relationship matrix is common to all elements.
Moreover, the equivalent stress (σ [MPa])-equivalent plastic strain (ε ep [−]) relational expression in the plastic deformation of each phase was set as follows by a separate experiment.

第1相(軟質相):σ=400+100{1−exp(−10εep)}
第2相(硬質相):σ=600+150{1−exp(−10εep)}
First phase (soft phase): σ = 400 + 100 {1-exp (−10ε ep )}
Second phase (hard phase): σ = 600 + 150 {1-exp (−10ε ep )}

また、弾性域においては、等方弾性体として、弾性率E=206[GPa]、ポアソン比ν=0.3である。以上のモデル化を行った後、紙面上下方向に、巨視的歪み1%の単軸引張り変形を付与する有限要素解析を行った結果の一例を図9に示す。図9は、相当塑性歪みの分布であり、硬質相の周辺に歪みが集中する様子を示している。例えば、この表示で歪みが集中する部位を、更に高倍率で測定することにより、破壊の起点となる微視組織を詳細に解析することも可能である。
また、図9の相当塑性歪みの分布に対応した相当応力歪み一例を図10に示す。
In the elastic region, as an isotropic elastic body, an elastic modulus E = 206 [GPa] and a Poisson's ratio ν = 0.3. FIG. 9 shows an example of the result of finite element analysis that gives a uniaxial tensile deformation with a macroscopic strain of 1% in the vertical direction of the paper after the above modeling. FIG. 9 shows the distribution of the equivalent plastic strain and shows how the strain concentrates around the hard phase. For example, it is possible to analyze in detail the microscopic tissue that is the starting point of destruction by measuring a region where distortion is concentrated in this display at a higher magnification.
An example of the equivalent stress strain corresponding to the distribution of the equivalent plastic strain in FIG. 9 is shown in FIG.

更に、本実施例において、上記と同様にして得られた、変位と反力との関係を図11に示す。図11では、横軸のNomal srtain(変位(相対値))では端部変位/長さ(100μm)を、縦軸のStress(反力)では端部反力の合計/断面積(100μm2)をそれぞれ示している。 Further, FIG. 11 shows the relationship between displacement and reaction force obtained in the same manner as described above in this example. In FIG. 11, in the normal srtain (displacement (relative value)) on the horizontal axis, the end displacement / length (100 μm), and in the stress (reaction) on the vertical axis, the total of the end reaction / cross-sectional area (100 μm 2 ). Respectively.

なお、本実施例では、硬質な第2相を有する2相組織の加工硬化特性をモデル化することにより、不均一変形が発生し歪みが集中する特定部位を同定する場合を例示したが、本発明は、この形態に限定されるものではない。例えば、任意の変形特性を個々のピクセルに適切に割り当てることにより、種々の多結晶材料の変形特性を、その場で予測することが可能である。   In this example, the case where a specific part where non-uniform deformation occurs and strain concentrates is identified by modeling the work hardening characteristics of a two-phase structure having a hard second phase. The invention is not limited to this form. For example, by appropriately assigning arbitrary deformation characteristics to individual pixels, the deformation characteristics of various polycrystalline materials can be predicted in situ.

本実施形態による変形特性予測装置の概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the deformation characteristic prediction apparatus by this embodiment. 本実施形態による変形特性予測方法をステップ順に示すフロー図である。It is a flowchart which shows the deformation | transformation characteristic prediction method by this embodiment in order of a step. EBSD法で得られる方位マッピング像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the orientation mapping image obtained by the EBSD method. EBSD法で得られる数値ファイルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the numerical value file obtained by the EBSD method. 有限要素法による有限要素メッシュの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the finite element mesh by a finite element method. パーソナルユーザ端末装置の内部構成を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the internal structure of a personal user terminal device. 試料である炭素鋼の2次電子像の写真を示す図である。It is a figure which shows the photograph of the secondary electron image of the carbon steel which is a sample. 本実施例において、EBSD法により結晶相をマッピングした結果を示す図である。In a present Example, it is a figure which shows the result of having mapped the crystal phase by EBSD method. 本実施例において、有限要素解析を行った結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the result of having performed the finite element analysis in a present Example. 相当塑性歪みの分布に対応した相当応力歪み一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the equivalent stress distortion corresponding to distribution of equivalent plastic distortion. 本実施例における変位と反力との関係を示す特性図である。It is a characteristic view which shows the relationship between the displacement and reaction force in a present Example.

符号の説明Explanation of symbols

1 メモリ
2 有限要素作成部
3 要素材料特性設定部
4 変形解析部
5 表示部
10 EBSD装置
20 変形特性予測装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Memory 2 Finite element creation part 3 Element material characteristic setting part 4 Deformation analysis part 5 Display part 10 EBSD apparatus 20 Deformation characteristic prediction apparatus

Claims (16)

多結晶材料からなる試料について得られた各測定点の結晶情報を用いた多結晶材料の変形特性予測方法であって、
前記各測定点の前記結晶情報を入力するステップと、
入力された前記各測定点の前記結晶情報を用いて、前記各測定点と1対1に対応するように要素分割し、離散化モデルを作成するステップと、
前記離散化モデルを用いて、所定の境界条件の下に変形解析を行うステップと
を含むことを特徴とする多結晶材料の変形特性予測方法。
A method for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material using crystal information at each measurement point obtained for a sample made of the polycrystalline material,
Inputting the crystal information of each measurement point;
Using the crystal information of the input measurement points to divide the elements in a one-to-one correspondence with the measurement points, and creating a discretization model;
Performing a deformation analysis under a predetermined boundary condition using the discretized model. A method for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material.
前記試料について、後方散乱電子線回折法によって得られた前記各測定点の前記結晶情報を用いることを特徴とする請求項1に記載の多結晶材料の変形特性予測方法。   2. The method for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material according to claim 1, wherein the crystal information of each measurement point obtained by a backscattered electron diffraction method is used for the sample. 前記変形解析を行った結果として得られる状態量を表示するステップを更に含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の多結晶材料の変形特性予測方法。   The method for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material according to claim 1 or 2, further comprising a step of displaying a state quantity obtained as a result of the deformation analysis. 前記各測定点が、それぞれ等間隔の規則的周期を有することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の多結晶材料の変形特性予測方法。   The method for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material according to any one of claims 1 to 3, wherein each of the measurement points has a regular period at regular intervals. 前記変形解析が有限要素解析法により行われることを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の多結晶材料の変形特性予測方法。   The method for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material according to claim 1, wherein the deformation analysis is performed by a finite element analysis method. 多結晶材料からなる試料について得られた各測定点の結晶情報を用いた多結晶材料の変形特性予測装置であって、
前記各測定点の前記結晶情報を用いて、前記各測定点と1対1に対応するように要素分割し、離散化モデルを作成する手段と、
前記離散化モデルを用いて、所定の境界条件の下に変形解析を行う手段と
を含むことを特徴とする多結晶材料の変形特性予測装置。
A device for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material using crystal information of each measurement point obtained for a sample made of the polycrystalline material,
Means for dividing the element so as to correspond to each measurement point on a one-to-one basis using the crystal information of each measurement point, and creating a discretized model;
Means for performing deformation analysis under a predetermined boundary condition using the discretized model.
前記試料について、後方散乱電子線回折法によって得られた前記各測定点の前記結晶情報を用いることを特徴とする請求項6に記載の多結晶材料の変形特性予測装置。   The apparatus for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material according to claim 6, wherein the crystal information of each measurement point obtained by a backscattered electron diffraction method is used for the sample. 前記変形解析を行った結果として得られる状態量を表示する手段を更に含むことを特徴とする請求項6又は7に記載の多結晶材料の変形特性予測装置。   The apparatus for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material according to claim 6 or 7, further comprising means for displaying a state quantity obtained as a result of the deformation analysis. 前記各測定点が、それぞれ等間隔の規則的周期を有することを特徴とする請求項6〜8のいずれか1項に記載の多結晶材料の変形特性予測装置。   9. The polycrystalline material deformation characteristic prediction apparatus according to claim 6, wherein each of the measurement points has a regular period of equal intervals. 前記変形解析が有限要素解析法により行われることを特徴とする請求項6〜9のいずれか1項に記載の多結晶材料の変形特性予測装置。   The deformation characteristic prediction apparatus for a polycrystalline material according to any one of claims 6 to 9, wherein the deformation analysis is performed by a finite element analysis method. 多結晶材料からなる試料について得られた各測定点の結晶情報を用いた多結晶材料の変形特性予測方法を行うに際して、
前記各測定点の前記結晶情報を入力するステップと、
入力された前記各測定点の前記結晶情報を用いて、前記各測定点と1対1に対応するように要素分割し、離散化モデルを作成するステップと、
前記離散化モデルを用いて、所定の境界条件の下に変形解析を行うステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
When performing a method for predicting deformation characteristics of a polycrystalline material using crystal information at each measurement point obtained for a sample made of the polycrystalline material,
Inputting the crystal information of each measurement point;
Using the crystal information of the input measurement points to divide the elements in a one-to-one correspondence with the measurement points, and creating a discretization model;
A program for causing a computer to execute a deformation analysis under a predetermined boundary condition using the discretization model.
前記試料について、後方散乱電子線回折法によって得られた前記各測定点の前記結晶情報を用いることを特徴とする請求項11に記載のプログラム。   The program according to claim 11, wherein the crystal information of each measurement point obtained by a backscattered electron diffraction method is used for the sample. 前記変形解析を行った結果として得られる状態量を表示するステップを更にコンピュータに実行させる請求項11又は12に記載のプログラム。   The program according to claim 11 or 12, further causing the computer to execute a step of displaying a state quantity obtained as a result of the deformation analysis. 前記各測定点が、それぞれ等間隔の規則的周期を有することを特徴とする請求項11〜13のいずれか1項に記載のプログラム。   The program according to any one of claims 11 to 13, wherein each of the measurement points has a regular cycle at equal intervals. 前記変形解析が有限要素解析法により行われることを特徴とする請求項11〜14のいずれか1項に記載のプログラム。   The program according to any one of claims 11 to 14, wherein the deformation analysis is performed by a finite element analysis method. 請求項11〜15のいずれか1項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。   The computer-readable recording medium which recorded the program of any one of Claims 11-15.
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