Texture Componets Scattering Parameter Selection for Polycrystalline Materials when Clustering Rodrigues Space

Authors

  • S. M. Mokrova Udmurt Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
  • V. N. Milich Udmurt Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2022-3-4-11

Keywords:

material texture, crystal orientation, Rodrigues vector, Rodrigues space, texture components, cluster scattering parameters

Abstract

The article considers the problem of maximum scattering cluster value selection at texture components formation within Rodrigues space for texture analysis representation. Texture analysis is carried out in terms of direct pole figure. Orientation cloud is being formed within Rodrigues space by calculating Rodrigues vectors for each found orientation. Texture components describing the texture are being formed by maximin algorithm clustering. The algorithm is considered finished when a predetermined value of maximum scattering in a cluster is reached. In this case, maximum scattering in clusters will be determined automatically. The algorithm enables texture presentation with required detail level corresponding to the posed problem. Implementation of Rodrigues space to form texture components enables texture analysis results visualization. The article gives principal expressions for Rodrigues-vector operations. The calculation of mean Rodrigues vector in a cluster is shown. The algorithm that allows comparison of texture analysis results obtained by two pole figures, taken for one sample. Comparison is carried out by calculation of distances between mean Rodrigues vectors of two pole figure clusters for different scattering parameter values. Texture representation is chosen as the best correspondence of texture components obtained by two pole figures. An example of aluminum tape texture analysis is presented. It is shown that formation of eight texture components with maximum cluster scattering 11.3° by pole figure of family {111} and of six texture components with maximum cluster scattering 10.15° by pole figure {200} their correspondence is 85 %.

Author Biographies

S. M. Mokrova, Udmurt Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Udmurt Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

V. N. Milich, Udmurt Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

PhD in Engineering, Associate Professor

References

Адамеску Р. А., Гельд П. В., Митюшов Е. А. Анизотропия физических свойств металлов. М. : Металлургия, 1985. 136 с.

Бородкина М. М., Спектор. Э. Н. Рентгенографический анализ текстуры в металлах и сплавах. М. : Металлургия, 1982. 272 с.

Гречников Ф. В., Арышенский В. Ю., Ерисов Я. А. Проектирование оптимальной кристаллографии структуры конструкционных материалов // Известия Самарского научного центра РАН. 2018. Т. 20, № 4. С. 5-12.

Взаимосвязь текстур деформации и рекристаллизации в технически чистом алюминии / М. А. Зорина, С. В. Данилов, Г. М. Русаков, М. Л. Лобанов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Металлургия». 2017. Т. 17, № 3. С. 73-81. DOI: 10.14529/met170309.

Мельников К. Е., Серебряный В. Н. Методика моделирования текстур деформации материалов с различными типами структур // Зав. лаб. 2007. Т. 73, № 3. С. 39-42.

Влияние горячей прокатки на анизотропию механических свойств алюминиевого сплава 6061 / С. В. Данилов, П. Л. Резник, М. Л. Лобанов и др. // Вестник ЮУрГУ. Серия «Металлургия». 2017. Т. 17, № 1. С. 73-80. DOI: 10.14529/met170109.

Гервасьева И. В. Использование количественных характеристик текстуры для прогнозирования структурно-ориентационных преобразований при отжиге // Физика металлов и металловедение. 2004. Т. 98, № 3. С. 80-89.

Mondal C., Singh A.K., Mukhopadhyay A.K., Chattopadhyay K. Formation of a single, rotated-Brass {110} texture by hot cross-rolling of an Al-Zn-Mg-Cu-Zr alloy // Scripta Materialia. 2011. Vol. 64. P. 446-449. DOI: 10.1016/j.scriptamat.2010.11.006.

Lecomte J.-S., Bunge H.-J. Texture analysis in material science: Mathematical methods. Oxford: Butterworth-Heinemann, 2013, 595p.

Neumann P., Heinz A. Representation of orientation and disorientation data for cubic, hexagonal, tetragonal and orthorhombic crystals // Acta Crystallogr. A. USA. 1991. Vol. 47. Р. 780-789. DOI: 10.1107/S0108767391006864.

Frank F. C. Orientation Mapping // Proc. of the ICOTOM-8 Conference. The Metallurg. Society. 1988. P. 403-408.

Humphreys F. J., Bate P. S., Hurley P. J. Orientation averaging of electron backscattered diffraction data Journal of Microscopy 201(Pt 1):50-8, February 2001 DOI:10.1046/j.1365-2818.2001.00777.x.

Morawiec, A., Pospiech, J. Some information on quaternions useful in texture calculations // Textures and Microstructure. 1989. Vol. 10, pp. 211-216. DOI:10.1155/TSM.10.211.

Алгоритм начальной инициализации кватерниона пространственной ориентации в параметрах Родрига-Гамильтона / М. А. Исаев, А. М. Исаев, Н. В. Кудинов, Р. С. Мироненко // Вестник Донского государственного технического университета. 2018. Т. 18, № 2. С. 238-245. DOI: 10.23947/1992-5980-2018-18-2-238-245.

Мокрова С. М., Милич В. Н. Метод расшифровки данных текстурного рентгенодифракционного анализа по одной прямой полюсной фигуре на основе оценки достоверности кристаллографических ориентаций // Химическая физика и мезоскопия. 2018. Т. 20, № 1. С. 151-164.

Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М. : Мир, 1978. 412 с.

Текстурные преобразования при отжиге алюминиевых фольг. 1. Сильные текстурные компоненты / Д. Б. Титоров, В. А. Волков, В. П. Лебедев и др. // ФММ. 2006. Т. 102, № 1. С. 1-7. DOI: 10.1134/S0031918X06070118.

Published

28.09.2022

How to Cite

Mokrova С. М., & Milich В. Н. (2022). Texture Componets Scattering Parameter Selection for Polycrystalline Materials when Clustering Rodrigues Space. Intellekt. Sist. Proizv., 20(3), 4–11. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2022-3-4-11

Issue

Section

Articles