Computer simulation of microstructures and processes of granular composites fracture taking into account the influence of grain boundaries

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper presents the algorithm for computer simulation of polycrystalline material microstructures with explicitly distinguished grain boundaries. The algorithm is based on the procedure of “growing” structure grains from ellipses, the geometric parameters of which can be set according to different laws of statistical distribution. The grain boundaries of the given thickness are formed from the original granular structure by displacing the boundaries inside the grain. The advantage of the presented algorithm is the possibility of obtaining nonlinear grain boundaries of different thicknesses, the width of which can be specified according to various statistical distribution laws. Polycrystalline material microstructure generation results that contain more than 100 structural elements and have a grain boundary fraction of up to 20 % are presented. New data on computer simulation of the deformation process and fracture of simulated granular materials are presented with different ratios of strength characteristics of grains and grain boundaries. It was revealed that, depending on the strength characteristics ratio value, different fracture mechanisms are realized in the material: intercrystalline, transcrystalline, and mixed forms of fracture.

About the authors

Maksim N. Mullahmetov

Perm State National Research Polytechnical University

Author for correspondence.
Email: m.mullahmetov59@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0884-8327

Laboratory Assistant; Center for Experimental Mechanics

Russian Federation, 614990, Perm, Komsomolskiy pr., 29

Artem V. Ilinykh

Perm State National Research Polytechnical University

Email: ilinih@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9162-1053
Scopus Author ID: 44761240700
ResearcherId: F-1778-2014

Cand. Techn. Sci.; Center for Experimental Mechanics; Dept. of Experimental Mechanics and Structural Materials Science

Russian Federation, 614990, Perm, Komsomolskiy pr., 29

References

  1. Wil’deman V. E., Tret’yakov M. P., Tret’yakova T. V., et al. Eksperimental’nye issledovaniia svoistv materialov pri slozhnykh termomekhanicheskikh vozdeistviiakh [Experimental Investigations of Material Properties under Complex Thermomechanical Actions], ed. V. E. Wil’deman. Moscow, Fizmatlit, 2012, 204 pp. (In Russian). EDN: UGLGZL.
  2. Volegov P. S., Gribov D. S. Trusov P. V. Damage and fracture: Classical continuum theories, Phys. Mesomech., 2017, vol. 20, no. 2, pp. 157–173. EDN: XNDXWL. DOI: https://doi.org/10.1134/S1029959917020060.
  3. Yankin A. S. Biharmonic (two-frequency) load frequencies influence on mechanical behavior of solid propellant simulator, PNRPU Mechanics Bulletin, 2015, no. 4, pp. 273–292. EDN: VBWYNN. DOI: https://doi.org/10.15593/perm.mech/2015.4.16.
  4. Balokhonov R., Romanova V., Kulkov A. Microstructure-based analysis of deformation and fracture in metal-matrix composite materials, Eng. Fail. Anal., 2020, vol. 110, 104412. EDN: KTCEOH. DOI: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2020.104412.
  5. Liang K., Xie L., He B., et al. Effects of grain size distributions on the macro-mechanical behavior of rock salt using micro-based multiscale methods, Int. J. Rock Mech. Mining Sci., 2021, vol. 138, 104592. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2020.104592.
  6. Naderi S., Dean J. S., Zhang M. Three-dimensional virtual microstructure generation of porous polycrystalline ceramics, Ceramics International, 2019, vol. 45, no. 17, pp. 21647–21656. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ceramint.2019.07.162.
  7. Ilinykh A. V., Wil’deman V. E. Modeling of structure and failure processes of granular composites, Computational Continuum Mechanics, 2012, vol. 5, no. 4, pp. 443–451 (In Russian). EDN: PLBSKT. DOI: https://doi.org/10.7242/1999-6691/2012.5.4.52.
  8. MohebbiM. S., Ploshikhin V. Implementation of nucleation in cellular automaton simulation of microstructural evolution during additive manufacturing of Al alloys, Additive Manufacturing, 2020, vol. 36, 101726. DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2020.101726.
  9. Roy U., McDowell D. L., Zhou M. Effect of grain orientations on fracture behavior of polycrystalline metals, J. Mech. Phys. Solids, 2021, vol. 151, 104384. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmps.2021.104384.
  10. Kowalski N., Delannay L., Yan P., et al. Finite element modeling of periodic polycrystalline aggregates with intergranular cracks, Int. J. Solids Struct., 2016, vol. 90, pp. 60–68. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijsolstr.2016.04.010.
  11. Skripnyak N. V., Iokhim K. V. Effect of grain size distribution on the strength and strain properties of Zr-Nb alloys under tension at high strain rates, Tomsk State University Journal of Mathematics and Mechanics, 2020, no. 65, pp. 124–136 (In Russian). EDN: NDBIXH. DOI: https://doi.org/10.17223/19988621/65/10.
  12. Bachurin D. V. Influence of grain boundary misorientation on intergranular fracture of nanocrystalline palladium, Int. J. Fract., 2018, vol. 214, no. 1, pp. 69–78. EDN: QKWFSK. DOI: https://doi.org/10.1007/s10704-018-0319-2.
  13. Zhou G., Sun Q., Li D., et al. Meso-scale modeling and damage analysis of carbon/epoxy woven fabric composite under in-plane tension and compression loadings, Int. J. Mech. Sci., 2021, vol. 190, 105980. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmecsci.2020.105980.
  14. Loendersloot R., Ehsani M., Sepehry N., Shamshirsaz M.Numerical modelling of stochastic fatigue damage accumulation in thick composites, In: European Workshop on Structural Health Monitoring. EWSHM 2020, Lecture Notes in Civil Engineering, 128; eds. P. Rizzo, A. Milazzo. Cham, Springer, 2021, pp. 776–787. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-64908-1_72.
  15. Yu H., Dahi Taleghani A., Lian Z. A new look at rock mechanical behavior from the mesoscale grain, J. Petrol. Sci. Eng., 2021, vol. 200, 108373. DOI: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.108373.
  16. Zhu Q., Kondo D., Shao J., Pensee V. Micromechanical modelling of anisotropic damage in brittle rocks and application, Int. J. Rock Mech. Mining Sci., 2008, vol. 45, no. 4, pp. 467–477. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2007.07.014.
  17. Liang K., Xie L., He B., et al. Effects of grain size distributions on the macro-mechanical behavior of rock salt using micro-based multiscale methods, Int. J. Rock Mech. Mining Sci., 2021, vol. 138, 104592. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2020.104592.
  18. Kovalski E. R., Karpov G. N., Leisle A. V Geomechanic models of jointed rock mass, Int. J. Civil Eng. Technol., 2018, vol. 9, no. 13, pp. 440–448. EDN: PAZCJR.
  19. Silberschmidt V. V. Effect of material’s randomness on scaling of crack propagation in ceramics, Int. J. Fract., 2006, vol. 140, no. 1–4, pp. 73–85. DOI: https://doi.org/10.1007/s10704-005-3994-8.
  20. Silberschmidt V. V., Najar J. Computational modelling of the size effect of damage inhomogeneity in ceramics, Comput. Mater. Sci., 1998, vol. 13, no. 1–3, pp. 160–167. DOI: https://doi.org/10.1016/S0927-0256(98)00057-3.
  21. Radionova M. V., Vildeman V. E., Ilinykh A. V. Computer synthesis and statistical analysis of the distribution of structural characteristics of granular composite materials, Composites: Mechanics, Computations, Applications, 2011, vol. 2, no. 2, pp. 95–109. DOI: https://doi.org/10.1615/compmechcomputapplintj.v2.i2.20.
  22. Wil’deman V. E., Ilinykh A. V. Simulation of structural failure and scale effects of softening at the post-critical deformation stage in heterogeneous media, Phys. Mesomech., 2007, vol. 10, no. 4, pp. 23–29 (In Russian). EDN: IJIWGV.
  23. Wil’deman V. E., Sokolkin Yu. V., Tashkinov A. A. Mekhanika neuprugogo deformirovaniia i razrusheniia kompozitsionnykh materialov [Mechanics of Inelastic Deformation and Fracture of Composite Materials], ed. Yu. V. Sokolkin. Moscow, Nauka, 1997, 288 pp. (In Russian). EDN: SAQBEP.
  24. Mullakhmetov M. N., Ilinykh A. V. Numerical simualtion of the process of destruction of sequentially and parallel associated fibers, Master’s Journal, 2020, no. 1, pp. 9–26 (In Russian). EDN: KNQCWG.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Result of grain nodes sorting

Download (47KB)
3. Figure 2. Calculation of grain boundary normals

Download (74KB)
4. Figure 3. Offset of the nodal points of the grain boundary (solid line - the original boundary, dashed line - the new boundary)

Download (54KB)
5. Figure 4. Determination of new nodal points of the grain

Download (55KB)
6. Figure 5. Structures no.1 and no.2

Download (277KB)
7. Figure 6. Structures no.3 and no.4

Download (280KB)
8. Figure 7. Structures no.5 and no.6

Download (278KB)
9. Figure 8. Structures no.7 and no.8

Download (278KB)
10. Figure 9. Loading scheme

Download (61KB)
11. Figure 10. Deformation diagram (solid line) and damage accumulation diagram (dashed line)

Download (103KB)
12. Figure 11 (color online). Evolution of structural defects

Download (1MB)
13. Figure 12 (color online). Patterns of structural defects in intercrystalline, transcrystalline and mixed fracture modes: 1) $\sigma_b/\langle\sigma_g\rangle=0.28$, 2) $\sigma_b/\langle\sigma_g\rangle=1$, 3) $\sigma_b/\langle\sigma_g\rangle=2.2$

Download (1MB)
14. Figure 13. Strain diagrams for structures with different ratios of strength characteristics: 1) $\sigma_b/\langle\sigma_g\rangle=0.28$, 2) $\sigma_b/\langle\sigma_g\rangle=1$, 3) $\sigma_b/\langle\sigma_g\rangle=2.2$

Download (80KB)
15. Figure 14. Borders of transition between failure scenarios

Download (29KB)

Copyright (c) 2023 Authors; Samara State Technical University (Compilation, Design, and Layout)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».