Les orientations de ces séparations infiniment petites entre les « grains » individuels d’un matériau polycristallin ont de grands effets. Dans un matériau tel que l’aluminium, ces ensembles de grains (appelés microstructures) déterminent des propriétés telles que la dureté.
De nouvelles recherches aident les scientifiques à mieux comprendre comment les microstructures changent ou subissent une « croissance des grains » à des températures élevées.
Une équipe de scientifiques des matériaux et de mathématiciens appliqués a développé un modèle mathématique qui décrit plus précisément ces microstructures en intégrant des données qui peuvent être identifiées à partir d’images fortement agrandies prises lors d’expériences. Leur les conclusions sont publiées dans Nature : Matériaux informatiques.
L’équipe de recherche comprenait Jeffrey M. Rickman, professeur de science et d’ingénierie des matériaux de la classe de 1961 à l’Université de Lehigh ; Katayun Barmak, Philips Electronics Professor of Applied Physics and Applied Mathematics at Columbia University; Yekaterina Epshteyn, professeur de mathématiques à l’Université de l’Utah ; et Chun Liu, professeur de mathématiques appliquées à l’Illinois Institute of Technology.
« Notre modèle est nouveau car il est donné en termes de caractéristiques qui peuvent être identifiées à partir de micrographies expérimentales ou de photos qui révèlent les détails des microstructures à une échelle de longueur allant des nanomètres aux microns », a déclaré Rickman. « Parce que notre modèle peut être lié à ces caractéristiques expérimentales, il s’agit d’une représentation plus fidèle du processus réel de croissance des grains. »
Les chercheurs ont effectué une cartographie de l’orientation cristalline sur des films minces d’aluminium à grains colonnaires et ont utilisé un processus stochastique à points marqués pour représenter les triples jonctions, points où trois grains et joints de grains se rencontrent dans la structure. Leur modèle est le premier à intégrer des données sur les interactions et les désorientations de ces triples jonctions pour prédire la croissance des grains.
La prévision de la croissance des grains est essentielle à la création de nouveaux matériaux et constitue un domaine d’étude essentiel en science des matériaux. En conséquence, de nombreux modèles de croissance des grains ont été développés. Cependant, le lien direct du projet entre le modèle mathématique et les micrographies expérimentales est très distinctif.
Selon Rickman, lier le modèle directement aux caractéristiques qui peuvent être suivies pendant les expériences profitera aux scientifiques des matériaux informatiques qui modélisent la cinétique de la croissance des grains.
« En fin de compte, cette recherche fournit un moyen de mieux comprendre comment fonctionne la croissance des grains et comment elle peut être utilisée pour éclairer le développement de nouveaux matériaux », a déclaré Rickman.
Plus d’information:
JM Rickman et al, Modèle microstructural de processus ponctuel de couches minces métalliques avec des implications pour le grossissement, npj Matériaux informatiques (2023). DOI : 10.1038/s41524-023-00986-w