Técnicas de elementos finitos y modelos policristalinos aplicados al desarrollo de texturas en Cu-Fe
Los modelos policristalinos han demostrado ser una herramienta eficaz para la predicción del desarrollo de texturas. La presencia de más de una fase requiere considerar la interacción entre ambas dado que co-deforman elástica y plásticamente. Una primera aproximación consiste en la utilización de un...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Artículo publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Asociación Física Argentina
1998
|
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v10_n01_p327 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Los modelos policristalinos han demostrado ser una herramienta eficaz para la predicción del desarrollo de texturas. La presencia de más de una fase requiere considerar la interacción entre ambas dado que co-deforman elástica y plásticamente. Una primera aproximación consiste en la utilización de un modelo viscoplástico autoconsistente de 1 sitio (1-SSC). Una aproximación más realista se logra a través de la extensión al modelo autoconsistente de 2 sitios (2-SSC), el cual agrega a la aproximación de campo medio un término adicional dependiente de la interacción local de primeros vecinos. El siguiente nivel de complejidad es la incorporación de este modelo (2-SSC) en programas de elementos finitos a fin de lograr una completa integración entre las diversas escalas: microscópica, mesoscópica y escala de la pieza. En esta comunicación un modelo viscoplástico 2-SSC es utilizado como ecuación constitutiva de un programa de elementos finitos 3D. El código resultante es aplicado a la predicción de texturas de trefilado en frío en un bifásico 25%Cu-75%Fe. La simulación se realiza partiendo de un estado microestructural definido (textura cristalográfica y morfológica). Los resultados obtenidos reproducen cualitativamente las texturas experimentales pero los ajustes cuantitativos son mas bien pobres. La inhomogeneidad del proceso de deformación aparenta inducir a través del modelo mayor aleatoriedad en la distribución de orientaciones que la observada experimentalmente |
|---|