ДАЛЬНИЙ ПОРЯДОК В ДИСЛОКАЦИОННОЙ СТРУКТУРЕ КРИСТАЛЛОВ МАРТЕНСИТА
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Оптимальное оценивание дифракционных наблюдений над объектом достоверно обнаруживает периодичность в дислокационной структуре мартенситного превращения как проявление его волновой природы. Период по нормали к плоскостям скольжения соизмерим с радиусом петель дислокаций в кристаллах. Измеренная степень одномерного дальнего порядка в размещении петель близка к верхнему пределу, равному единице. Теория металлов подсказывает, что наблюдаемая структура порождена квантовыми колебаниями решетки, реализующими скачкообразный фазовый переход. Есть простое объяснение: после резкого падения температуры избыточная энергия электронов проводимости заставляет кристалл моментально расширяться с преобразованием трансляционной симметрии. Внутрикристаллические сдвиги, порожденные электрон-фононными взаимодействиями, вслед запускают волновой процесс образования тонких мартенситных пластин в окружающей матрице, наблюдаемых в металлографии. На основе углубленного анализа дислокационной структуры кристаллов мартенсита выдвинута физически обоснованная концепция, в которой мартенситное превращение есть макроскопическое квантовое явление, связанное со свойствами симметрии кристаллической системы в металлах.

Ключевые слова:
система петель дислокаций, упорядочение по параллельным плоскостям скольжения, релаксационные колебания кристаллической решетки, квантовая природа мартенситного превращения
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать

Введение Теория дифракции для кристаллов, реальная структура которых моделируется системой петель дислокаций, применима ко всему пространству структур: беспорядок (хаотическая сетка), ближний порядок (случайные скопления), дальний порядок (регулярное размещение) [1]. Основные положения теории в основе метода исследования дислокационной структуры сильно искаженных кристаллов даны в статье [2]. Анализ системы дислокаций, возникающей в кристаллах при мартенситном превращении, раскрывает его природу. Высокая концентрация мелких петель дислокаций (средний радиус петель меньше 25 периодов решетки) свидетельствует о том, что превращение совершают микроскопические сдвиги, совместно преобразующие симметрию кристаллов [2]. С обнаружением сильного дальнего порядка в системе дислокаций становится понятно, что микроскопические сдвиги порождены релаксационными колебаниями решетки кристаллов в момент нарушения состояния равновесия. Наблюдаемость дальнего порядка в дислокационной структуре кристаллов вообще существенно ограничена. Доступна информация об одномерном дальнем порядке в системе мелких петель дислокаций, имеющаяся в начальных гармониках дифракционной линии с большими индексами отражения {HKL}. Измерение параметров порядка в дислокационной структуре кристаллов созданным методом показано на примере тетрагонального мартенсита углеродистой стали. 1. Идентификация упорядоченной системы дислокаций в кристаллах 1.1. Дифракционное отображение одномерного порядка в размещении дислокационных петель Уравнение дифракционной теории для деформированных кристаллов включает усреднение по большому статистическому ансамблю случайных систем дислокаций со всеми возможными значениями параметров, описывающих систему, – при заданных макроскопических параметрах: плотность дефектов в кристалле, масштаб корреляции и степень порядка в их размещении [1]. 1. Общий вид уравнения дифракции для реальной структуры кристаллов. Пусть в системе дислокаций есть корреляция и дальний порядок в размещении петель по нормали к плоскостям скольжения n ( = 1,  , p). Тип петель  определен системой скольжения, число которых p. Доля всех упорядоченных петель со случайными радиусами  от их общего количества в кристалле есть степень порядка . В уравнении гармоник дифракционной линии появится периодическая составляющая [1]: Здесь T0 соответствует беспорядочному распределению дефектов, T1 учитывает корреляцию, T2 отражает дальний порядок. Угловые скобки обозначают усреднение по статистическому ансамблю систем дислокаций. Наблюдаемая доля теоретического интервала в дифракционном пространстве – æ. При расчете периодической составляющей T2() проводится суммирование по базисным векторам обратной решетки упорядоченных дефектов , где ℓ – период основных трансляций, j – единичные векторы в направлениях трансляции. Слагаемые имеют множитель , который учитывает число ячеек обратной решетки упорядоченных дефектов в единице объема обратного пространства кристалла с периодом решетки a. Предполагается, что распределение размеров петель  и распределение периодов порядка ℓ в статистическом ансамбле систем дислокаций взаимно независимы и для всех петель одинаковы. 2. Обратная решетка упорядочения петель по нормали к плоскостям скольжения. В модели упорядоченного размещения петель по параллельным плоскостям скольжения для каждого типа петель  есть только один вектор трансляции j  n ( = 1,  , p). Одномерную обратную решетку упорядоченных дислокаций в кристалле конечных размеров  можно представить как периодический волновой пакет с ограниченным спектром. В обратном пространстве появятся пики с интервалом и шириной [3]. Угловые скобки обозначают ожидаемые значения параметров в статистическом ансамбле систем дислокаций одинаковые для петель всех типов . При усреднении периодической компоненты T2() ожидаемое значение функции случайной величины , вероятность отклонения которой от центра распределения быстро убывает, вычисляется с использованием разложения до второго центрального момента [4]: . Здесь – дисперсия неизвестного закона распределения для . Учтено, что в области ограничений теории период неоднородности искажений кристалла гораздо меньше его размеров  (  ℓ  0.1 ), а ожидаемое в ансамбле совпадает со средним по объему кристалла (согласно эргодической гипотезе [5]). 3. Ограничения наблюдаемости дальнего порядка в системе дислокаций. Состояние порядка в дислокационной структуре кристаллов наблюдаемо, если в дифракционном пространстве существует область, где измеримы параметры, входящие в модель объекта. Приближенное дифракционное уравнение, допускающее измерение параметров порядка, получим при следующем допущении в периодической составляющей T2() [1]: Отсюда следует, что параметры дальнего порядка в системе дислокаций в принципе измеримы по начальным гармоникам дифракционной линии, т.е. при k близких к нулю, с большим интервалом измерения по æ и большими индексами отражения в Q{HKL}. 1.2. Модель дифракционных наблюдений для оптимального оценивания параметров объекта При ограниченном количестве надежной информации в данных наблюдений выделим в векторе параметров объекта основные параметры, оценки которых требуется найти, остальные параметры будут лишь ограничиваться в области допустимых значений. 1. Уравнение модели наилучшей по точности измерения основных параметров. Общее уравнение гармоник дифракционной линии преобразовано в модель наблюдений, позволяющую измерять вместе с плотностью дислокаций также и параметры порядка в распределении петель по плоскостям скольжения: (1) Область определения модели наблюдений, в пределах которой действительна аппроксимация уравнения дифракционной теории, ограничена порядком гармоник klim. Численные значения участвующих в уравнении кристаллогеометрических коэффициентов зависят от типа решетки и семейства скольжения [2]. В частности, для 111 {110} ОЦК: C0 = 16.278295, C1 = 8.769899, C2 = 5.411616. В модели дифракционных наблюдений (1) вектор параметров  имеет две составляющие:  – определяемые параметры объекта;  – остальные параметры системы дислокаций, моделирующей объект, которые играют вспомогательную роль при оптимизации. В обе компоненты  и  оцениваемого вектора  вошли средняя концентрация петельc и их средний радиус. Вектор параметров случайной системы петель дислокаций содержит еще и параметры объемной и нормальной корреляции (,) [1], а также коэффициенты вариации размеров петель и обратного периода порядка . Все они попали во вспомогательную компоненту . 2. Проверка применимости модели наблюдений по оценкам линейной регрессии. Для кристаллов с мелкими петлями дислокаций в области всех ограничений модели (1) может оказаться минимально необходимое число гармоник, поэтому положим klim = 3. Приведем модель (1) к уравнению аппроксимации наблюдений Yk =  ln Ak. С учетом требования устойчивости к выборочным колебаниям данных построим уравнение регрессии для начальных гармоник {Ak} (k  klim), исключив квадратичный по k член, который здесь незначим: По выборке данных объема n вычислим взвешенную (с весом , где – дисперсия измеренных Ak) сумму квадратов отклонений от уравнения регрессии – U. Если минимальное по остаточным отклонениям , то применимость модели (1) отвергается с достоверностью не менее P [6]. Если уравнение регрессии хорошо аппроксимирует данные, коэффициенты (h0,h1) положительны и статистически значимы, то модель наблюдений применима для оценивания вектора параметров . Наилучшие по точности и стабильности оценки коэффициентов регрессии дают начальные приближения для вспомогательной компоненты  вектора . 1.3. Метод статистического оценивания модели дифракционных наблюдений Различные приближения теории по-разному искажают вычисленные начальные гармоники Ak относительно истинных гармоник Âk. Можно предположить, что в реальности на существенно ограниченном интервале (1  k  klim) систематические искажения прогнозируемых гармоник Ak близки к равномерным. 1. Целевая функция максимума правдоподобия выборки данных. Допустим, что квадраты отклонений от истинных гармоник Âk, которые складываются из ошибок данных и погрешностей модели, пропорциональны дисперсии измерений с примерно постоянным неизвестным множителем . Переопределим задачу как оценивание по выборке данных {Ar} (r = 1, , n) с ковариационной матрицей При нормальном распределении выборки с ковариационной матрицей пропорциональной неизвестному множителю метод максимального правдоподобия приводит к следующей целевой функции оптимизации модели [6]: (2) Здесь n – объем выборки исходных данных; m = klim – размерность ограниченного вектора наблюдений {Ak}. 2. Оптимизирующая последовательность в допустимой области параметров. Матрица вторых производных целевой функции – H и вектор градиента – рассчитываются совместно с коэффициентом , выполняющим настройку модели в процессе приближения к точке оптимума  [6]: Поиск оптимума ведется в области допустимых значений параметров модели объекта однозначно связанных с вектором : Сюда включены сведения из теории о том, что дифракционная линия выявляема, когда период упорядоченного размещения петель находится в интервале – в предположении слабо неоднородного поля искажений в кристалле размера  [1]. Чтобы оставаться в пределах допустимой области, двигаясь из случайной стартовой точки 0, введем преобразование параметров: Служебный вектор параметров  может меняться в неограниченных пределах. Для стартовой точки 0 выберем случайные величины из интервалов отклонений от коэффициентов регрессии: . Имея хорошее начальное приближение, можно оптимизировать  без ограничений: целевая функция (2) начнет расти раньше, чем шаг, регулируемый коэффициентом (i = 0, 1, ) [6], окажется у границы допустимой области: . 3. Статистические выводы по результатам оптимизации. При достижении точки оптимума  требуется проверить, что модель соответствует данным и что оценки параметров модели статистически значимы. Критерий проверки остаточных отклонений данных от прогнозов модели включает поправку на смещение: Так как в (nm) уравнениях модели имеется (l+1) подгоночных коэффициентов (l – размерность вектора оцениваемых параметров ), минимально необходимый объем выборки данных . Модель будет отвергнута как не соответствующая данным с достоверностью не менее P, если [6]. При хорошем согласии модели с данными наблюдений матрица H1() приближается к ковариационной матрице параметров V [6] пригодной для проверки статистической значимости и некоррелированности оценок в векторе . Приемлемые оценки считаются измеренными значениями параметров модели объекта. Проводя вычислительные эксперименты со случайным выбором допустимой стартовой точки 0, получим достаточную выборку измерений, чтобы построить доверительные интервалы для плотности дислокаций и степени порядка , а также нижнюю доверительную границу для периода порядка, поскольку . Самокорректирующиеся по выборке измеренных значений параметров приближенные доверительные интервалы строятся методом, описанным в [1]. 1.4. Проверка точности оценок параметров с помощью имитационных экспериментов Выбрана лучшая по наблюдаемости дальнего порядка в ОЦК-кристаллах дифракционная линия {112} в интервале, составляющем от теоретического периода долю æ = 0.2. Основные параметры модельного кристалла приведены в табл. 1. Измеренные значения гармоник дифракционной линии – Ak моделируются независимыми нормально распределенными случайными величинами с теоретически рассчитанным математическим ожиданием Âk и с одинаковым стандартным отклонением  = 0.01. При генерировании данных для модельных кристаллов с использованием точных уравнений дифракции [1] усреднение по ансамблю систем дислокаций проводится методом Монте–Карло. Для имитационных испытаний генерирована выборка наименьшего возможного в реальном эксперименте объема: n = 4. В табл. 1 представлены результаты измерения параметров модельных кристаллов по начальным гармоникам дифракционной линии (klim = 3). Приведены средние доверительные интервалы для определяемых параметров, построенные по 60-ти независимым случайным выборкам объемом 60, извлекаемым из совокупной выборки 900 измеренных значений вектора . Таблица 1 Оценки параметров системы петель дислокаций с дальним порядком по данным имитационных экспериментов Модельный кристалл Заданные параметры порядка Приближенные 90%-ые доверительные интервалы оценок Плотность дислокаций,ρд, см² Степень порядка, ОЦК (Fe)  = 0.2, ℓ = 3 [1.5; 2.2]1011 [0.22; 0.36] 111{112}  = 0.5, ℓ = 2 [1.7; 2.6]1011 [0.45; 0.61] ρд = 1011 см²  = 0.8, ℓ = [2.5; 4.1]1011 [0.71; 0.82] /a = 25  “  [1.0; 1.4]1011*  * Оценка плотности дислокаций в пренебрежении дальним порядком по старшим гармоникам дифракционной линии {110} (æ = 0.1). Состояния порядка в дислокационных структурах модельных кристаллов различимы, несмотря на смещения оценок. Только нижние доверительные границы периода порядка из-за смещений перекрываются, когда ℓ > 2. 1.5. Замечания об идентифицируемости системы дислокаций с упорядочением Метод определения дальнего порядка лучше подходит для реальных кристаллов. Для них отклонения прогнозов модели (1) относительно истинных начальных гармоник дифракционной линии становятся более равномерными. При малых kæ погрешность аппроксимации точного дифракционного уравнения, построенного по модели объекта, меньше. Но там сильнее сказываются погрешности самой модели объекта с приближенным описанием поля смещений создаваемого петлями дислокаций в кристалле. При расщепленных дислокациях погрешности модели объекта становятся неприемлемыми для расчета начальных гармоник дифракционной линии. В практическом примере мартенсита высокоуглеродистой легированной стали влияние расщепления двойникующих дислокаций настолько значительное, что регрессионный анализ данных отвергает модель наблюдений (1). Кривая регрессии показывает, что с появлением микродвойников гармоники составляющих мультиплета {112} при k < 3 (æ = 0.22) круто снижаются, далее убывание гармоник замедленное, как в модельных кристаллах с большим периодом дальнего порядка (ℓ   3). Параметрическая идентификация дальнего порядка в дислокационной структуре мартенситных кристаллов с микродвойниками не осуществима. В методе идентификации системы петель дислокаций по старшим гармоникам дифракционной линии, описанном в [1], эффекты дальнего порядка, если они значимы, добавляются к систематическим погрешностям модели наблюдений, и идентификация адаптируется к ним, что подтверждает оценка плотности дислокаций в табл. 1. 2. Система дислокаций в тетрагональных кристаллах мартенсита стали 1. Модель дифракционных наблюдений для тетрагональных кристаллов. При тетрагональной решетке кристаллов с внедренными атомами углерода преобразуются независимые переменные уравнения модели (1): Заключение В кристаллах мартенсита выявилась периодическая дислокационная структура, рождающая образ застывшей волны колебаний решетки. Известен процесс испускания длинноволновых фононов (квантов колебаний решетки) «горячими» электронами при низкотемпературной релаксации системы [8]. Если наблюдаемый период порядка ℓ соизмерим с длиной волны фононов, то петли дислокаций сопоставимого с ней радиуса   ℓ гасят зародившие их фононы [9]. Возникает представление о квантовом фазовом превращении, связанном с преобразованием симметрии кристаллов. И оно может быть проверено экспериментально. От внезапного теплового возмущения в электронной системе кристалла происходят квантовые переходы между энергетическими уровнями. Возбужденные ими фононы двигают решетку к устойчивому состоянию и исчезают. В равновесии поверхности равной энергии электронов, построенные в обратном пространстве кристалла, должны обладать полной симметрией решетки [10]. (При внедренных атомах углерода в решетке кристалла существует высокая вероятность также локальных электрон-фононных взаимодействий [11].) Внешнее магнитное поле смещает разрешенные условиями симметрии энергетические состояния электронов [12], значит, оно должно влиять на мартенситное превращение во всех металлах. Теория квантового мартенситного превращения, к которой привел анализ системы дислокаций возникающей в кристаллах, в принципе допускает экспериментальную проверку известным методом [13]. Примечания Анализ данных наблюдений и оценивание параметров объекта осуществлены с использованием обновленной системы автоматизации дифракционных исследований, служащей дополнением к монографии [1]. Изготовление опытных образцов и оптимальные по надежности получаемой информации дифрактометрические эксперименты выполнены высококвалифицированным специалистом Козловым Дмитрием Александровичем.
Список литературы

1. Satdarova F.F. Diffraction Analysis of Deformed Metals: Theory, Methods, Programs. San Francisco: Academus Publishing. 2019. 219 p.

2. Сатдарова Ф.Ф. Дислокационная структура мартенситного превращения углеродистой стали // Физика металлов и металловедение. − 2016. − Т. 117. − № 4. − С. 369-377.

3. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. − Москва: Наука, 1974. 832 с.

4. Яноши Л. Теория и практика обработки результатов измерений: Пер. с англ. Клепикова Н.П. − Москва: Мир, 1968. − 462 с.

5. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика: В 10 т. Т. 5: Статистическая физика. Часть 1; 3-е изд., доп. − Москва: Наука, 1976. − 583 с.

6. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров: Пер. с англ. /Под ред. Горского В.Г. − Москва: Статистика, 1979. − 349 с.

7. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика: В 10 т. Т. 7: Теория упругости; 3-е изд., исправл. и доп. − Москва: Наука, 1965. − 204 с.

8. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика: В 10 т. Т. 10: Физическая кинетика. − Москва: Наука, 1979. − 528 с.

9. Теодосиу К. Упругие модели дефектов в кристаллах: Пер. с англ. /Под ред. Инденбома В.Л. − Москва: Мир, 1985. − 352 с.

10. Эллиот Дж., Добер П. Симметрия в физике: В 2 т. Пер. с англ. /Под ред. Желудева И.С. и Славнова Д.А. − Москва: Мир, − 1983. − Т. 2. − 416 с.

11. Рейх К. В., Эйдельман Е. Д. Электрон-фононное взаимодействие в локальной области. Физика твердого тела. − 2011. − Т. 53. − Вып. 8. − С. 1618-1620.

12. Займан Дж. Принципы теории твердого тела: Пер. с англ. /Под ред. Бонч-Бруевича В.Л. Москва: Мир, 1966. − 416 с.

13. Счастливцев В.М., Мирзаев Д.А., Калетина Ю.В., Фокина Е.А. Природа влияния магнитных полей на температуру начала мартенситного превращения в сплавах железа. Физика твердого тела. − 2016. − Т. 58. − Вып. 2. − С. 327-335.

Войти или Создать
* Забыли пароль?