複雑な金属合金の疲労データベース | シリコンスラググループ株式会社

Scientific Data volume 10、記事番号: 447 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

過去数十年間で、金属ガラスや多主元素合金などの複雑な金属合金の研究開発が急速に進歩し、強度と靱性の矛盾や過酷な環境での使用などの材料の工学的問題に取り組むための新しいソリューションを提供してきました。および/または長期的なサービスのために。疲労データベース (FatigueData-CMA2022) は、2022 年末までに文献から編集されます。金属ガラスと多主元素合金の両方のデータが含まれており、それらの統計とパターンが分析されます。ワークフローでは自動抽出と手動検査を組み合わせて、処理の効率、公開データの品質、再利用性を向上させます。データベースには、SN (応力と寿命の関係)、ε-N (ひずみと寿命の関係)、da/dN-ΔK (疲労き裂進展速度と応力拡大係数範囲の関係) データの 272 個の疲労データセットが含まれています。、材料、加工および試験条件、機械的特性の情報とともに。データベースとスクリプトはオープンリポジトリでリリースされ、継続的に拡張および更新できる形式で設計されています。

金属材料は非常に重要であるため、人類文明の歴史的発展はその用途によって表現されます（図1a）。金属合金の研究開発は、材料科学、実験ツール、製造プロセスの進歩を体現し、促進します。先進的な合金の初期開発は、主に実験と試行錯誤によって行われます。金属の物理学と化学に基づく理論的および数値的手法1、2、3、4は、20世紀に徐々に確立されました。しかし、金属合金の微細構造とその性能に関連する複雑さを解決することは依然として困難です。優れた高温機械的性能を得るために粒界 (GB) が除去された単結晶 (SC) の限界でも 5、転位ネットワークなどの欠陥が塑性変形とともに発達し、結晶構造の完全性を妨げます。最近では、ナノ結晶 (NC)、ナノ双晶 (NT)、傾斜機能 (FG) 合金など、事前に設計されたナノまたはマイクロ構造を備えた材料の探索が、高性能合金の発見に大きな成功を収めています。たとえば、GB 強化 (ホールペッチ効果 6,7 としても知られています) は、結晶粒を特定のレベルまで微細化することによって高強度合金の開発を導きます 8。金属ガラス（MG）などの複雑な金属合金の開発にも研究が注がれており、複数の主元素を含む合金が提案および製造されています9,10。化学的および構造的不均一性は、結晶学的滑りを妨げ、強度と破壊靱性を向上させることができることが示されています 11,12。

金属合金の複雑さ。 (a) 金属合金、生産技術、工学設計基準、および科学の開発。プレゼンテーションをわかりやすくするために、タイムラインはさまざまな期間に合わせて拡大縮小されています。各円形の棒グラフは、金属合金の 4 つの特性のレベルを示し、その名前が中央にマークされています。「AM」は積層造形合金を示し、「MG」は金属ガラスを示し、「MPEA」は多主元素合金を示します。パネル b に示すように、左上の 4 分の 1 はマテリアルの複雑さを示します。右上の 4 分の 1 は、その資料に関する人間の知識を示します。左下4分の1は材料の適用範囲を示しています。右下の 4 分の 1 は、優れた機械的性能を備えた材料が開発される可能性を示しています。 (b) 金属合金の複雑さには、化学組成、原子レベルの構造、および微細構造が含まれます。各側面における MG と MPEA の複雑さが強調されています。

3 is not open-sourced. We thus do not fine-tune the GPT model and proceed with manual data correction. The product data can be used as training sets for GPT and alternative LLMs such as LLaLMA71 and GLM72./p>98%. We include 61/65 datasets of the recent collection of HEA fatigue data38. There are 4 datasets not included for the data are not reported in standard S-N format or the articles are not in the WoS records. These two databases can be used for mutual verification of the common records, which may increase the credibility of open data for the end users. We find that both the contents and formats of literature-derived databases can be different and complementary due to the different perspectives, demands, and experiences of researchers. Guidelines and standards can help the fusion of these databases. In comparison, more parameters in the metadata are included in our database (e.g. affiliations, countries, funding sources, DOIs), surface conditions, and processing techniques (e.g. thickness reduction of rolling, types of cooling, times of remelting), which are released in more flexible and organized hierarchical formats (JSON and MAT) in addition to the accompanying EXCEL document. The data records of grain size are added to our database as inspired by ref. 38./p>10%. Figure 4a shows that MGs, and MPEAs form clusters in the space of composition. The major elements of a specific MPEA usually accommodate the same atomic-level structures, such as Co, Cr, Fe, Mn, and Ni for FCC, or Ti, Zr, Nb, Hf, and Ta for BCC. Adding elements with distinctly different atomic-level structures can lead to precipitation76. On the other hand, MGs may contain metallic and semiconductor elements with different atomic-level structures from their own crystal phases, which promotes the formation of amorphous structures. MPEAs reported in the literature span over a narrower composition space than MGs, which could be attributed to the difficulties in obtaining single phases of solid solutions with multiple principal elements and the relatively shorter research and development history of MPEAs. The numbers of major elements are generally n ≤ 3 for MGs and ≥3 for MPEAs. High-entropy MGs (n > 3) are also studied and some of them feature similar chemical composition as those of MPEAs77./p>