钛合金领域的研究热点:相变过程的变体选择，用好EBSD让你发Acta Mater
EBSD是扫描电镜的一个重要附件，其在获得样品微观晶粒形貌的同时还能得到晶粒的取向分布，使其在微织构的分析方面具有得天独厚的优势。众所周知，钛合金在β→α相变过程中，如果在理想状态下可以形成12种变体，但是在实际中由于很多因素的存在，使相变过程中某几种变体择优析出，这就是所谓变体选择的现象。每种变体的取向都是不一样的，所以利用EBSD技术获得的IPF图可以很好地对变体进行甄别，这就为研究变体选择现象提供了很大的便利。国内外关于钛合金的研究已经非常深入了，许多问题已经透彻，但是变体选择如今是研究的热点，也是一直没有弄清根源的地方。变体选择在确定材料的变形织构和最终力学性能方面起着重要作用，而且变体选择对与处理过程有关的许多外部因素都很敏感。在这里，笔者分享几篇利用EBSD研究变体选择的顶刊文章，将其中相同或类似的测试手段进行总结分析，以便于大家更好地掌握这门技术的应用。
1）L. Germain, N. Gey , M. Humbert, P. Vo et al. Texture heterogeneities induced by subtransus processing of near α titanium alloys，Acta materialia.
对于锻造后的近α合金，经常发现许多趋向一致的区域，其大小甚至可以高达几厘米，通常将这些区域命名为“Macrozones”。经过力学性能的检测，发现其会严重损害材料的保载疲劳寿命。因此，关于近α或双相钛合金中“Macrozones”的形成机制一直是研究的热点和重点，通过EBSD的表征，发现其形成机理与相变过程的变体选择密切相关。如图1所示，在IMI834合金中，通过EBSD的扫查，发现合金中存在织构密度很强的微区域，也就是“Macrozones”。通过极图可以看出，这些区域形成的织构强度远高于整个扫查范围的织构强度。近α钛合金在两相区热加工后，会形成两种形态的α相，一种是初生α（αp）相，另一种是此生α（αs）相。作者利用Channel 5软件分开了αp和αs，分别获得了两相对应的极图，并重构了原始β晶粒的取向形貌图和极图。对比图1b)和c）的极图可以看出，强织构的“宏区”内αp和αs的c轴往往具有相近的方向，另外对比图1b）和d），发现αp与原始β相的Burgers取向关系并未被打破，在这种情况下，与αp具有一致取向的αs变体被优先析出， 从而进一步加强了αp的织构强度，最终导致“Macrozones”的形成。在两相区温度热加工的过程中， 原始β晶内形成的同一集束的αp晶粒以相似的方式变形，同时不同取向的集束在压力作用下发生旋转， 最终使得{11-20}平行于压缩轴， 而球化过程中又不会创造新的取向，因此αp/β总是保持Burgers取向关系未变。 但是为何钛合金中同一集束的晶粒在变形时，取向能够如此稳定，目前为止，还未见有相关的报道， 如果能弄清其微观变形机制， 则有助于消除钛合金中存在“宏区”，进而提高钛合金保载疲劳的寿命。 另外，从热力学的角度来看，与αp具有相同方向的αs变体析出可以最小化相变过程中的弹性应变能。而使弹性应变能最小的变体通常择优析出。
图1 （a）背散射电子图片；（b）αp的取向形貌图和右侧对应的（0001）与（11-20）极图；（c）αs的取向形貌图和右侧对应的（0001）与（11-20）极图；d）重构原始β的取向形貌图和右侧对应的（001）与（111）极图[1]
2）D. Bhattacharyya, G.B. Viswanathan, Robb Denkenberger et al. The role of crystallographic and geometrical relationships between α and β phases in an α/β titanium alloy. Acta Materialia 51 (2003) 4679–4691.
该工作主要研究了α/β钛合金在相变过程中原始β晶粒内形成的魏氏组织中α板条的形貌以及取向。图2(a)中的SEM显示了β热处理的一部分原始β晶粒。所谓的α丛域结构，可以在β基体中看到。（b）为从EBSD扫查的欧拉图，图2(c)为两个α丛域，标记为1和2，在两个不同的方向生长。α丛域1和2的对应极点图如图2(e)所示，可以看出这些生长方向明显不同的丛域在晶体取向上有着明显的关系，极图显示为二者绕着<11-20>方向旋转10°左右。丛域3和4有类似的情况。这说明原始β晶内的α丛域可以成对生长，虽然其生长方向不同，但是晶体学方向上仅仅旋转[0001]大约10-11°左右。α板条的这种特征主要与变体选择有关。由于转变得到的α相阔面、侧面以及端面与β基体的界面类型不同，导致界面能存在差异，一般来说端面的界面能最高，而阔面最低，因此冷却过程中α相沿着端面快速生长，直到遇到晶界α为止，而阔面上的α且与β成共格界面，共格界面具有较低的能量，只能通过“Terrece-ledge-kink”机制缓慢移动，因此最终生成的α呈长条状，如图3所示。另外，给定集束之间的几何形貌之间的大角度对应于与这两个变体相关的两条不变直线之间的角度；所以，倾斜的α板条可能共享共同的基面，并通过围绕晶体c轴旋转约10.5°而联系在一起（如图4），这样的变体会被优先选择。另外，两个相邻的原始β晶粒具有相同{110}晶面的时候，晶界α选择（0001）//{110}析出，可以最小化界面能，由于{0002}晶面的晶面间距与{110}面相近，可能的情况是，核形成活化能的降低了临界核的大小，从而造成了晶界α变体选择。
图2 原始β晶内不同丛域结构的晶体学取向关系[2]
图3 钛合金中板条α与基体β的界面结构与晶体取向；当电子束的入射方向与[0001]α方向平行时，可以观察到α/β相界面是由许多小台阶构成的，台阶走向为 [11-20]α∥ [111]β，法线方向为[-1100]α∥[-1-12]β，侧面走向与[33-5]β方向基本一致[2]
图4 Burgers取向关系，（a）变体1；（b）变体2[2]
3）Shanoob Balachandran, Ankush Kashiwar, Abhik Choudhury et al. On variant distribution and coarsening behavior of the α phase in a metastable β titanium alloy. Acta Materialia 106 (2016) 374-387
该文主要研究了在α相粗化的过程中，变体的分布情况。所选合金为Ti5553，分别在765℃进行0.2 h, 0.83 h, 2 h, 4.5 h, 16 h 以及144 h时效处理。如下图5所示为在β基体内析出的α变体的IPF图，可以看出，随着时效时间增加，α变体逐渐增大。另外一个明显的特点是所有变体基本被三种颜色所覆盖，相互之间旋转60°左右，这说明该合金在时效时主要析出了3种变体。结合图6中的IPT和极图可以看出。这3个变体共享与每一对变体共同的{10-11}平面平行的界面。每个变体簇的三维重构图显示形成了一个中空的金字塔，并在金字塔的顶点满足图7的晶体学关系。计算模拟表明：结果发现，实验中观察到的最频繁的双簇组合和三簇组合的半孤立态能量最低。
图5 IPF图：显示出时效时间对α相尺寸的影响[3]
图6 （a）3个变簇的IPF图，每个变体簇的相关极图显示了共同的<11-20>晶向，三角形表示3个变体对的公共{10-11}极点，虚线表示这些平面，（b）3变体簇及其相关晶体学的三维图像[3]
图7 它们有一个共同的[111]β方向，平行于<11-20>。12个变体由3个平行于其他3个<111>β方向的相似簇组成。Β相极图是红色的，α相极图是蓝色[3]。
4）G.C. Obasi, S. Birosca, J. Quinta da Fonseca et al. Effect of β grain growth on variant selection and texture memory effect during α→β→α phase transformation in Ti–6 Al–4 V. Acta Materialia 60 (2012) 1048–1058
该文主要研究了钛合金相变过程β晶粒长大导致的变体选择，引起了织构记忆效应。同样主要的研究表征手段为EBSD技术。Y元素能够有效地阻碍晶粒的生长，所以在合金中加入Y元素可以实现本文的研究目标。文章中使用的Ti–6 Al–4 V和Ti–6 Al–4 V-0.4Y两种合金在950℃进行轧制后，再950℃保温8小时，然后以1℃/s的速率冷却到室温。随后对两种合金分别进行1050℃和1150℃保温30分钟，然后以1℃/min冷却到室温。如图8为两种合金热处理后形成的α相织构，可以看出Ti–6 Al–4 V合金在1050℃和1150℃处理后形成（90°,90°,30°）的强织构。而Ti–6 Al–4 V-0.4Y合金分别形成（0°，90°, 0°）和(90°,90°,0°)的弱织构。研究变体选择和织构记忆效应，最好能够得到母相β的形貌和织构信息，但这一点非常难以实现，目前的原位技术能够在1000℃以下实现对样品的观察，而1000℃以上则非常困难且难以实现。但是根据两相转变的Burgers关系，可以在获得的EBSD数据的基础上实现母相的重构。如图9和10分别为两种合金在热处理制度下重构得到的β织构，以及按照Burgers取向关系得到的α相织构和实验所测α相织构。可以看出β相主要得到强的α丝织构和弱的γ丝织构。（90°,90°,30°）的强织构并非α丝织构转变所得的织构，而是γ纤维织构转变所得织构。织构测量结果清楚地表明，β晶粒的生长与变异选择水平有很强的相关性。
为了更好地研究变体选择，将β晶界分成两组，第1组为原始β晶界两边成核的具有相似取向α变体。第2组为两侧具有不同取向的变体，如图11。研究发现第一组的情况下，相邻β分析同一<110>极，会造成相似取向的变体在β两侧析出。而第二组则不会造成变体选择，在图11三维晶粒图中可以明显证实。随着β晶粒尺寸的增大，对(90°,90°,0°)织构成分的变体选择增强。因此，随着β晶粒尺寸的增大，这种变体的优势可能与这种特殊的α织构组分相对自由地生长成“空”β晶粒有关。
图8 （a）和（b）Ti–6 Al–4 V合金在1050℃和1150℃热处理形成的织构；（c）和（d）Ti–6 Al–4 V-0.4Y合金在1050℃和1150℃热处理形成的织构[4]
图9 Ti–6 Al–4 V合金，（a）和（b）在1050℃和1150℃热处理时EBSD重构的β相织构；（c）和（d）从β向计算所得α相织构；（e）和（f）实验所测的α相织构[4]
图10 Ti–6 Al–4 V合金，（a）和（b）在1050℃和1150℃热处理时EBSD重构的β相织构；（c）和（d）从β向计算所得α相织构；（e）和（f）实验所测的α相织构[4]
图11 在重构的β高角度晶界图上叠加α的IPF图，分别显示了Group1和Group2两种情况下原始β晶粒取向对于α变体选择的影响[4]。
5）Ke Hua, Yudong Zhang, Weimin Gan et al. Correlation between imposed deformation and transformation lattice strain on a variant selection in a metastable β-Ti alloy under isothermal compression. Acta Materialia 161 (2018) 150-160
该文主要研究了在单相等温压缩的过程中，β→α转变的变体选择，具有统计的量化意义。重点研究了变形应变与外加应变及外加载荷之间的相互作用。具体的实验如下，选择Ti-7Mo-3Nb-3Cr-3Al合金，线切割取Φ10×15mm的样品，在900℃保温30分钟，水淬到室温（1#），然后在700℃进行等温热压缩，再水淬到室温（2#）。为了比较的方便，另取样品在700℃保温，水淬到室温。然后进行EBSD测试，所用步长为2μm，所扫区域为1.5×1.2mm，然后进行取向的分析。如图12为2#号样的背散射电子图和IPF图，可以看出形成三种状态的α相，分别是晶界αGB、魏氏αW、晶内α。从IPF图和极图中可以看出β→α转变遵守Burgers关系，有12中变体形成，但是有三个特殊的变体组成三角团簇，如黑色矩形所框。这三个变体绕着<11-20>方向旋转60°，如d图所示。而对于等温压缩的样品，形成的α片条可以分为两组（group 1和group 2）。其变体的背散射照片、菊池花样和极图分别如图13和图14. Group1的变体朝向两个方向，形成一个变种交叉在另一个变种上的特征“交叉”，两个变体绕着<1 1.38 -2.38 0>方向旋转90°，统计分析表明，在β晶粒中，选择的变体对为V6-V8或V7-V12。group 2主要分布在变形和伸长的β晶粒中，β晶内的变体数目不定，但仍然有变体选择产生，取向分析表明，这种情况下主要包含3中变体，相互之间旋转60°。
图12 700℃时效合金的BSE，IPF和β内析出α变体的极图[5]
图13 Group 2变体的BSE、菊池花样以及极图[5]
图14 Group 2变体的BSE、菊池花样以及极图[5]
结语：
从以上的研究可以看出，EBSD可以很方便的得到相变过程中变体的取向形貌图（IPF图），结合极图可以对取向关系进行深入分析，从而发现特定的规律。这种技术集BSE、IPF和菊池花样于一起，所获得的信息直观，利于分析。
EBSD是分析材料晶体学取向的有力表征手段，其信息量大，为科研人员带来了许多方便。除了分析晶粒取向和材料微织构外，EBSD技术还可以用来分析材料再结晶，几何位错密度，相含量，相分布，施密特因子，晶粒尺寸大小，晶界和取向差分析等。笔者在后面的文章中会对EBSD的功能进行深度挖掘，以和大家进行探讨，相互促进，相互进步。值得一提的是EBSD这种技术误差相对较大，不能进行非常微观的表征，目前这门表征技术为主的文章最高级别为Acta Mater（仅就金属材料领域而言），但是以透射电子显微镜，尤其是高分辨透射，可以让你的文章稳定Nature或Science。最后还需要给大家提醒的是，要深入理解EBSD这门技术，不仅需要扎实的晶体学功底，还应深入理解材料科学的知识。
参考文献：
[1]L. Germain, N. Gey , M. Humbert, P. Vo et al. Texture heterogeneities induced by subtransus processing of near α titanium alloys，Acta materialia.
[2]D. Bhattacharyya, G.B. Viswanathan, Robb Denkenberger et al. The role of crystallographic and geometrical relationships between α and β phases in an α/β titanium alloy. Acta Materialia 51 (2003) 4679–4691.
[3]Shanoob Balachandran, Ankush Kashiwar, Abhik Choudhury et al. On variant distribution and coarsening behavior of the α phase in a metastable β titanium alloy. Acta Materialia 106 (2016) 374-387
[4]G.C. Obasi, S. Birosca, J. Quinta da Fonseca et al. Effect of β grain growth on variant selection and texture memory effect during α→β→α phase transformation in Ti–6 Al–4 V. Acta Materialia 60 (2012) 1048–1058
[5]Ke Hua, Yudong Zhang, Weimin Gan et al. Correlation between imposed deformation and transformation lattice strain on a variant selection in a metastable β-Ti alloy under isothermal compression. Acta Materialia 161 (2018) 150-160
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