매크로 규모의 응력-변형 곡선으로부터 결정소성 구성 법칙의 재료 매개변수를 결정하기 위한 효율적이고 강건한 접근법

결정소성 모델의 일상적인 사용을 방해하는 큰 장애물은 그들의 구성 매개변수를 결정하는 데 수반되는 노력입니다. 이러한 매개변수를 얻기 위해서는 보통 개별 결정립을 조사할 수 있는 시간 소모적인 미세기계 테스트가 필요합니다. 본 연구에서는 거시적인 테스트로부터 구성 매개변수를 식별할 수 있는 새롭고 계산적으로 효율적이며 완전 자동화된 접근법을 제안합니다. 여기서 제시된 접근법은 최적의 매개변수 집합을 결정하기 위해 반응 표면 방법론과 유전 알고리즘을 함께 사용합니다. 이는 매개변수가 많은 복잡한 모델에 특히 적합합니다. 제안된 접근법은 또한 다양한 구성 매개변수의 상대적 영향 및 그 상호작용을 정량적이고 철저하게 이해하는 데 도움이 됩니다. 복잡한 모델에서 매개변수 관계에 대한 이러한 일반적인 통찰은 구성 법칙을 개선하고 매개변수 집합의 중복성을 줄이는 데 활용될 수 있습니다. 이 방법론의 장점은 bcc 강철을 위한 변위 밀도 기반 결정소성 모델, fcc 구리를 위한 현상론적 결정소성 모델, hcp 마그네슘을 위한 쌍극 변형을 포함한 현상론적 결정소성 모델의 사례에서 입증됩니다. 하지만 제안된 접근법은 모델 독립적이며 피로, 크리프 및 손상 모델과 같은 매개변수를 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이 방법은 뒤셀도르프 고급 재료 시뮬레이션 키트(DAMASK)에 구현되어 있으며 무료 오픈 소스 소프트웨어로 제공됩니다. 복잡한 재료 응답을 미세기계 디지털 트윈으로 변환하는 능력은 재료 속성 예측, 반제품의 품질 관리, 제조 시 재료 응답 및 제품과 재료의 장기적인 서비스 행동 디지털화의 필수 전제 조건입니다.