Zixu Guo, Xiaochong Lu, et al. Beyond First-Cycle Damage: Mechanistic Drivers of Fatigue Crack Nucleation in Single Crystals [J]. Journal of the Mechanics and Physics of Solids, 2025, 106393.
Zixu Guo, Xiaochong Lu, et al. "Beyond First-Cycle Damage: Mechanistic Drivers of Fatigue Crack Nucleation in Single Crystals" Journal of the Mechanics and Physics of Solids (2025): 106393.
Zixu Guo, Xiaochong Lu, Guochen Peng, Daijun Hu, Dawei Huang, Xiaojun Yan, Fionn P.E. Dunne, Huajian Gao, Yong-Wei Zhang, Wentao Yan, Yilun Xu (2025). Beyond First-Cycle Damage: Mechanistic Drivers of Fatigue Crack Nucleation in Single Crystals. Journal of the Mechanics and Physics of Solids, 106393.
背景简介
金属材料在循环载荷作用下的疲劳失效问题仍是结构服役中的关键挑战。据统计,约70%以上的金属构件失效源于疲劳损伤,其中裂纹萌生阶段消耗了主要寿命。疲劳裂纹萌生的经典机制是位错在循环载荷下产生不可逆滑移并累积形成驻留滑移带(PSB),导致表面粗化和应力集中,从而诱发裂纹萌生。由于疲劳损伤过程受应力、应变、位错和能量等多因素耦合控制,精确预测与微观组织相关的裂纹萌生行为一直是疲劳研究的重要难题。
为定量描述疲劳裂纹萌生的驱动力,学者提出了多种疲劳损伤因子(FIPs)。其中,基于微尺度数字图像相关(μDIC)实验和晶体塑性有限元(CPFE)模拟的研究表明,局部应变可作为可靠的疲劳寿命预测指标;而应力则是传统S-N曲线理论的核心参数。近年来,能量类损伤因子逐渐受到关注,其中耗散能密度(DED)可反映循环载荷下材料吸收的能量;而储能密度(SED)进一步考虑了位错结构附近的储存能量,被证明在多种合金中可有效预测裂纹萌生与扩展。应变/应力/耗散能(DED)/储能(SED)等不同类FIP对疲劳裂纹萌生的预测能力仍存在争议,需要在相同材料体系下进行系统比较。
此外,热点研究指出(J.C. Stinville, Science, 2022),高周疲劳第一个循环的损伤分布可用于预测最终的裂纹萌生位置。而在低周疲劳中则可能出现循环依赖的PSB演化行为,导致损伤峰值位置随循环数变化。为避免多晶体取向分布、晶界滑移等因素干扰,单晶合金成为对比不同疲劳损伤因子与揭示损伤演化历程的理想材料。
成果介绍
(1)基于微尺度DIC技术,本团队开发了一套新的算法,可以获取除应变场之外的应力场、位错密度(SSD/GND)场、耗散能(DED)和储能(SED)分布。图1-2揭示了由微小滑移带介导的疲劳损伤演化过程。应变局域于滑移带内,循环加载增强其应变集中但未激活新的滑移带,呈现滑移带间的竞争生长行为,导致疲劳裂纹位置偏离第一个循环的预测。早期阶段最大应变滑移带发生应力松弛,随后应力逐渐趋于均匀。DED主要集中在孔边并随循环增强,其最大值位置随应变迁移而变化。进一步分析表明,SSD分布与应变一致,GND主要集中于滑移带边界且数量级更高,主导总位错密度。相较DED,SED因引入位错密度从而分布更加局部化。
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图1 低周疲劳(LCF)条件下不同循环数下:(a)最小载荷下的应变εxx集中在细小且密集分布的滑移带内;(b)最大载荷下的应力σxx集中在孔边缘处,且峰值随循环次数增加而减小,由应力松弛引起;(c)DED的热点位置与应变相似,但在考虑应力分布后,其分布更加分散
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图2 LCF条件下不同循环数下:(a–c)分别为SSD、GND及总位错密度,其中GND密度集中在滑移带边界处,并因其数量级较大而主导总位错密度;(d)在引入位错密度后,SED相比DED表现出更为局部化的分布特征
(2)在低周疲劳条件下,通过μDIC分析系统评估多种疲劳指标参数(FIPs)对微裂纹萌生的预测能力。结果显示,在裂纹区域内,裂纹i和iv大致对应于应变峰值位置,而裂纹ii、iii和v更接近应力峰值位置,因此单独依靠应力或应变均无法准确预测裂纹萌生。相比之下,能量型指标——耗散能密度(DED)与储能密度(SED)结合了应力与应变信息,对裂纹位置的预测更为精确。由于引入了几何必要位错(GND)效应,SED峰值更高、更尖锐,对裂纹萌生的敏感性最强,尤其在主裂纹处峰值最大。进一步分析表明,滑移带内GND密度在边界处呈双峰分布,而塑性应变及统计位错密度在滑移带中心形成单峰,从而解释了SED峰较DED更尖锐的原因。此外,裂纹多萌生于GND密度谷值区域,即滑移带中心低应变梯度区。综合而言,SED作为同时反映应力、应变及位错分布共同影响的能量参数,具有最强的疲劳裂纹萌生预测能力。
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图3 基于μDIC的FIPs对低周疲劳条件下裂纹萌生预测能力的比较:(a1)疲劳断裂试样;(a2)残余应变分布,利用μDIC将裂纹位置i–iv映射至未变形状态以便精确对比。(b)裂纹位置与应力、应变、GND/SSD密度、DED和SED分布的对比,路径A定义于a2中,b1–b3共用相同横坐标,DED与SED均用峰值进行归一化。(c)示意图说明SED较DED峰值更尖锐的原因,路径B表示a2中穿过单滑移带的路径。
(3)μDIC分析表明,在低周疲劳加载下,FIP峰值位置会随循环次数变化而逐渐迁移。从第1周到断裂前第2650周,主应变峰A1沿孔边逐步左移,而次峰B1逐渐被A1吸收并消失,表现出滑移带的竞争生长特征。A1的迁移加强了对应位置的DED峰A3,使其成为主要裂纹萌生区,但第一个循环的DED分布未能准确预测该裂纹位置。同时,应变梯度的演化改变了GND密度分布,在裂纹位置ii处形成新的GND谷值A2,进而在后期产生额外的SED峰C4。SED峰A4在第125周达到饱和,之后B4与C4显著增长,表明疲劳损伤在循环过程中呈竞争性增长。新增的SED峰C4成功对应裂纹ii的萌生,而第一个循环未出现该特征。综上,在单晶低周疲劳中,裂纹萌生位置无法仅凭第一个循环的损伤分布确定。对于金属疲劳损伤演化问题,在高周疲劳热点研究(J.C. Stinville, Science, 2022)基础上,本研究补充了在低周疲劳下的新理解:循环加载诱导塑性应变的竞争增长,从而引起疲劳损伤峰值的迁移行为。
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图4 试样#1在低周疲劳加载下各循环阶段的应变、GND、DED和SED分布:(a)应变分布显示,随循环增加,B1峰消失而A1峰左移;(b)GND密度分布表明,裂纹位置ii处逐渐形成新的谷值A2;(c)DED分布显示,A1峰迁移导致DED峰A3增强;(d)SED分布揭示,循环加载在裂纹位置ii产生新的SED峰值C4
致谢
本文第一作者为郭子绪博士(新加坡国立大学)和陆晓翀副研究员(四川大学),本文通讯作者为徐轶伦资深研究员(A*STAR)和闫文韬长聘副教授(新加坡国立大学)。此外,这项工作得到了高华健院士、Fionn P.E. Dunne院士、闫晓军教授等共同作者的联合指导。
本期小编 郭子绪(整理)
董乃健(发布)
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