[发明专利]一种多相金属材料相成分识别的方法

说明书

本发明涉及一种多相金属材料相成分识别的方法，该方法根据用户输入的EBSD源数据信息，执行相识别的计算过程，用最符合实际情况的多个高斯分布拟合材料实际的菊池带斜率或衬度分布，确定EBSD源数据中每个点的成分。与现有技术相比，本发明可以帮助对多相金属材料的相成分分布和含量进行准确的分析，判断出符合真实微观结构的相成分，使得基于微观结构的成形及断裂行为多尺度研究更加准确可靠。

技术领域

本发明涉及一种，尤其是涉及一种多相金属材料相成分识别的方法。

背景技术

近年来，随着对节能减排、构件轻量化和安全性能等要求的不断提高，对轻质高强金属材料的需求越来大。例如，在汽车工业中，先进高强钢逐步取代传统钢板，越来越多地应用在前保险杠、横梁、B柱和覆盖件等关键部件上。轻质高强金属材料由于其高强度、低重量和综合性能好等优势，在汽车、航空航天、船舶和核电等核心领域备受青睐。较之传统结构材料，轻质高强金属通常由多个成分相组织，各组成相共同决定材料的综合性能，正确区分各组成相的成分和形貌是分析研究这类多相金属材料宏微观力学性能前提。

双相钢作为典型的多相金属材料，其主要成分为铁素体和马氏体，广泛应用于汽车和船舶工业。双相钢良好的力学性能归于其高强度马氏体相弥散分布在铁素体集体内，软的铁素体基体相则提供了较好的变形能力，而硬的马氏体相提高了双相钢的强度。各相的成分比和微观形貌直接影响材料的综合性能，因此掌握双相钢铁素体相和马氏体相的体积分数及分布，对预测双相钢的成形性能和断裂行为具有重要意义。然而，由于铁素体和马氏体晶体结构类似，均为体心立方晶体结构，在实际生产和科学研究中很难通过实验手段直接区分出铁素体相和马氏体相，现有技术中普遍采用人工识别方式，这种方式存在识别精度差、效率低下等问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种多相金属材料相成分识别的方法，采用有效实用的手段以区分识别多相金属材料各组成相的分布和形貌，对于研究双相钢等先进多相金属材料各组成相的力学行为十分必要。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种多相金属材料相成分识别的方法，该方法根据用户输入的EBSD源数据信息，执行相识别的计算过程，用最符合实际情况的多个高斯分布拟合材料实际的菊池带斜率或衬度分布，确定EBSD源数据中每个点的成分。

优选地，该方法具体包括以下步骤：

1)导入EBSD源数据，执行相识别的计算过程，并同时执行步骤2)和3)；

2)生成菊池带衬度或斜率的散点分布图，并根据散点分布拟合材料实际的菊池带衬度或斜率散点分布曲线图，并执行步骤6)；

3)生成菊池带衬度或斜率的形貌图，并执行步骤4)；

4)根据生成的形貌图进一步生成黑白图片，并识别黑白点相成分，执行步骤5)；

5)根据黑白图片和识别的黑白点相成分，拟合高斯分布曲线图，并执行步骤6)；

6)判断步骤2)得到的散点分布曲线图和步骤5)得到的高斯分布曲线图的差值是否超过设定范围，若为是，调整黑白比，返回步骤4)，若为否，识别结果可靠并结束。

优选地，该方法设置多种不同的相成分比，以生成多种相成分比的黑白形貌图及多种相成分比的高斯分布。

优选地，该方法若某一相成分比的高斯分布符合散点分布，而其它相成分比的高斯分布与散点分布误差较大，则以该相成分比进行分析，确定EBSD源数据中每个点的成分。

优选地，所述的生成菊池带衬度或斜率的形貌图以及生成黑白图片均采用matlab软件的自定义脚本来实现。