[論文レビュー] Automated Identification of Slip System Activity Fields from Digital Image Correlation Data

Tijmen Vermeij, R.H.J. Peerlings+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 26, 2022

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ひとこと要約

本稿では、SEM-DICひずみ勾配データから自動的・全域的にすべり系活動を特定するための新規フレームワークであるSSLIPを提示する。各データポイントで測定された運動学と理論的すべり系運動学を一致させるための局所最適化問題を解くことで、離散的・拡散的・クロスすべり機構でさえも、最大48個のすべり系を含む状況においても、頑健に同定可能である。六方最密構造（HCP）、立方最密構造（FCC）、体心立方（BCC）金属に対して高い精度で同定が可能であり、仮想的および実験的ケーススタディによる検証が行われた。

ABSTRACT

Crystallographic slip system identification methods are widely employed to characterize the fine scale deformation of metals. While powerful, they usually rely on the occurrence of discrete slip bands with clear slip traces and can struggle when complex mechanisms such as cross-slip, curved slip, diffuse slip and/or intersecting slip occur. This paper proposes a novel slip system identification framework, termed SSLIP (for Slip Systems based Local Identification of Plasticity), in which the measured displacement gradient fields (from Digital Image Correlation) are locally matched to the kinematics of one or multiple combined theoretical slip systems, based on the measured crystal orientations. To identify the amounts of slip that conforms to the measured kinematics, an optimization problem is solved for every datapoint individually, resulting in a slip activity field for every considered slip system. The identification framework is demonstrated and validated on an HCP virtual experiment, for discrete and diffuse slip, incorporating 24 slip systems. Experimental case studies on FCC and BCC metals show how full-field identification of discrete slip, diffuse slip and cross-slip becomes feasible, even when considering 48 slip systems for BCC. Moreover, the methodology is extended into a dedicated cross-slip identification method, which directly yields the orientation of the local slip plane trace orientation, purely based on the measured kinematics and on one or two chosen slip directions. For even more challenging cases revealing a persistent uncertainty in the slip identification, a two-step identification approach can be employed, as is demonstrated on a highly challenging HCP virtual experiment.

研究の動機と目的

• 従来のすべり系同定手法が、明確な離散的すべり痕に依存しており、拡散すべり、クロスすべり、曲がったすべりといった複雑な変形機構では失敗することを解消すること。
• 空間分解能が限られるために視認できない滑り特徴に対しても、複数のすべり系における全域的すべり活動の定量的評価を可能にする手法の開発。
• 運動学データから直接、局所的なすべり面トレースの向きを同定することで、クロスすべりの同定能力を拡張すること。
• 標準的手法が不確定かつ曖昧になるほど複雑な重複すべり系を含む状況に対しても、頑健な解決策を提供すること。
• 3D-DICやイン・サイトEBSDといった追加のデータソースと統合することで、困難な実験条件下でも同定精度と頑健性を向上させること。

提案手法

• 本手法は、SEM-DICから得られる測定済みのひずみ勾配テンソルと、EBSDから得られる結晶学的方位データを組み合わせ、候補となるすべり系の理論的運動学を定義する。
• 各データポイントに対して、測定済みのひずみ勾配と予測されたひずみ勾配の差を最小化するように最適化問題を解き、各候補すべり系のすべり活動（振幅）を同定する。
• 最適化は、理論的すべり系運動学の線形結合に基づくものであり、各すべり系のすべり活動場は、ポイントごとに独立して計算される。
• クロスすべり同定のための専用拡張モジュールを導入し、既知のすべり方向を固定し、代替的な最適化スキームを用いて直接的にすべり面トレースの向きを同定する。
• 重複すべり系を含む複雑な状況では、2段階の手法を採用する：まず主要な単すべり領域を特定し、その後、それらの領域のみを用いて全般的なマルチすべり同定を実施する。
• 欠損データ（例：大ひずみ領域）に対しても頑健であり、3Dひずみ勾配（デジタルヘイトコリレーションから得られる）やイン・サイトEBSDからの格子回転データを統合することで拡張可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 従来の手法が視認可能なすべり痕に依存するため失敗する、拡散的・重複的・曲がったすべりが存在する状況において、すべり系活動を正確に同定できるか？
• RQ2 すべり面の事前知識がなくても、ひずみ勾配データから直接クロスすべりを同定できるか？
• RQ3 複数のすべり系が同時に活性化している場合、特に高対称性を示すHCP材料において、本手法の性能はいかがなものか？
• RQ4 3Dひずみデータや格子回転情報の統合によって、同定精度を向上させられるか？
• RQ5 極めて複雑なすべり状況において不確定な同定問題が生じる場合、バイアスや誤差を導入せずにどのように解消できるか？

主な発見

• 仮想のHCP実験において、最大24個のすべり系を含む離散的・拡散的すべりをSSLIPフレームワークが成功裏に同定した。実験的ノイズを加えた状況でも高い精度を維持した。
• 実験的FCCニッケル基超合金において、SSLIPは離散すべり、拡散すべり、クロスすべり、重複すべりといった複雑な機構を正しく同定した。孤立したすべり帯を間接的根拠として検証された。
• BCCフェライト単結晶において、48個のすべり系を同時に用いて拡散すべりを正確に同定した。これは、高自由度系において本手法の有効性を裏付けた。
• 仮想のHCPケースにおいて、専用のクロスすべり同定モジュールが、局所的なすべり面トレースの向きを正しく同定した。非平行なすべり面幾何形状の解明能力が裏付けられた。
• 4つの重複すべり系が存在する極めて困難なHCPケースにおいて、2段階の同定アプローチ（まず主要な単すべり領域を特定）が正しく解を導き、不確定最適化の限界を克服した。
• 本手法は、欠損DICデータ（例：大ひずみ領域）に対しても頑健であり、3D-DICやイン・サイトEBSDといった追加データソースの統合によって、さらに精度を向上させられる。