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收稿：2024-09-06，
修回：2024-12-11，
纸质出版：2025-05-20
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由于金属材料晶粒与晶界的微观力学性能存在差异，导致其在低应力循环载荷下首先易在晶粒内产生塑性累积滑移，直至扩展至晶界附近，最终形成初始裂纹。为了深入理解其微观力学行为，采用晶体塑性有限元方法，构建了考虑微观晶粒与晶界强度差异的微观组织模型，并开展了单调载荷下的数值模拟研究。研究基于微观组织结构电镜照片，通过拓扑几何建立了微观组织有限元模型，并利用晶粒与晶界差异强度比例构建了晶粒与晶界的协调本构关系。晶粒强度为宏观强度90%左右时，晶界与晶粒协调强度下数值模拟的结果与实际拉伸试验结果更为接近。研究揭示了晶粒与晶界强度协调机制对材料力学性能的影响，为后续循环载荷下材料的疲劳性能研究奠定了基础。本研究将晶粒与晶界强度差异引入数值模型，并通过模拟结果与试验数据的对比验证了模型的准确性，为深入理解材料微观结构与宏观性能之间的关系提供了新的视角。
Due to the differences in the microscopic mechanical properties of metal material grains and grain boundaries
plastic cumulative slip first occurs within the grains under low-stress cyclic loading until it extends to the vicinity of the grain boundaries
eventually forming initial cracks. In order to deeply understand their microscopic mechanical behaviors
the crystal plastic finite element method was adopted to construct a microstructure model considering the strength differences between micro-grains and grain boundaries
and numerical simulation studies under monotonic loading were carried out. Based on the scanning electron microscope (SEM) images of the microstructure
a microstructure finite element model was established through topological geometry
and a coordinated constitutive relationship between grains and grain boundaries was constructed by using the ratio of the difference in strength between grains and grain boundaries. When the grain strength is about 90% of the macroscopic strength
the numerical simulation results under the coordinated strength of the grain boundary and the grain are closer to the actual tensile test results. This study reveals the influence of the strength coordination mechanism between grains and grain boundaries on the mechanical properties of materials
laying a foundation for subsequent research on the fatigue properties of materials under cyclic loading. This research innovatively introduces the strength difference between grains and grain boundaries into the numerical model
and verifies the accuracy of the model through the comparison between simulation results and experimental data
providing a new perspective for deeply understanding the relationship between the microstructure and macroscopic properties of materials.
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