神器DEFORM：基於MEDC模型的鈦合金熱處理相變模擬

DEFORM MEDC（Microstructure Evolution During Cooling）模型可應用於鈦合金的熱處理冷卻過程相變分析，其目的是模擬雙相α和β 在Ti6-4合金冷卻過程中的顯微組織演化，以預測轉變織構。根據變異選擇規則，MEDC模型預測了初生α相晶粒尺寸、初生α、β相和次生α相的體積分數，並根據變量選擇規則從β轉化為次生α相的織構。

在DEFORM中實現了兩個變量選擇規則，即隨機變體選擇和首選變量選擇規則，以最佳匹配初生α相的極圖。織構可以在羅德裡格斯空間或歐拉空間中表示。MEDC模型的輸入數據包括MEDC模擬控制數據、材料定義、從β相到初生α和β到次生α的相變數據、初始織構、α和β相的初始體積分數以及初始的初生α相晶粒尺寸。對於DEFORM資料庫中保存的每個步驟，輸出數據包括上述微觀結構特徵。此分析技術提供了織構分析工具，如極圖、反極圖和HCP晶體的Kearns數，特別是對於總α相的統計。

該模型可以在完成變形織構模型後運行，也可以使用已知或假定的變形織構作為獨立的變形織構模型運行。在變形紋理模型完成計算後，可以運行MEDC模型，從而將預測的變形織構作為初始織構輸入到MEDC模型中。如果MEDC被用作一個獨立的模型來預測變形織構，而沒有任何先前的變形織構模型結果，那麼用戶可以使用一個典型的DEFORM熱處理資料庫以及測量的變形織構(EBSD)或假定的變形織構數據作為MEDC模型的初始織構。

DEFORM能夠進行α+β相及亞穩β相的熱處理冷卻過程（淬火及空冷或爐冷）β向初生α相、β向次生α相的轉變，從而有利於控制熱處理相成分的最終轉變量及相尺寸。

鈦合金熱處理相變主要是相的同素異構轉變，DEFORM中具有HCP密排六方、BCC體心立方及FCC面心立方晶體結構類型及羅德裡格斯和歐拉角織構類型，能夠模擬α相、β相間的晶體織構轉變，反映β相（BCC）向初生α相和次生α相（HCP）的晶體轉變。

織構晶體類型定義

在兩相轉變模型中，MEDC模型具備冷卻過程β相向初生α相轉變體積分數及尺寸變化的驅動力模型，此驅動力模型基於釩或鋁元素擴散。通過定義擴散控制元素在平衡狀態下的相成分，輸入數據包括：(1)擴散控制元素的平均濃度（V）；(2）溫度值；（3）不同溫度下平衡狀態化學成分，用Cp和Ci進行定義。Cp表示初始α相中擴散控制元素的濃度，而Ci則是β相溫度元素濃度。對於典型的Ti-6Al-4V合金，β向α相採用MEDC模型，轉變驅動力參數可通過下圖進行定義。

MEDC模型參數定義

β向次生α相轉變驅動力採用 "二次α板條-基於臨界冷卻速率" 模型進行定義。該模型計算了二次α形成的臨界冷卻速率，以及β和二次α體積分數的演化。從固溶溫度定義二次α生長的起始溫度（Ts）和時間（t）線被定義為:

Tβ是β轉變溫度。二次α體積分數計算為:

其中Te是轉變完成時的溫度，而Vr是初生α相平衡分數。

二次α相轉變驅動力模型

DEFORM採用點求解器計算鈦合金產品在不同位置的相變情況，由於相織構類型的差異，需要定義不同類型織構的材料軸、ODF取向分布函數及初始初生α相和β相的體積分數，初生α相晶粒尺寸。ODF可選擇EBSD或XRD相圖獲取相關取向數據。

ODF數據定義

通過鈦合金熱處理冷卻過程模擬計算，能夠獲取熱處理後多種相轉變模擬結果數據曲線，包括溫度、初生α相尺寸、初生α相體積分數、β相體積分數、二次α相體積分數、總α相體積分數、二次α相開始溫度、二次α相形成的臨界冷卻率等。

各轉變結果及相變-時間曲線圖

在織構轉變方面，能夠顯示ODF雲圖、極圖、反極圖，以及HCP晶體結構的Kearns數。

初生α相、二次α相、β相及總α相極圖