据Phys.org网9月19日消息，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，UIUC）的研究人员通过自动高分辨率电子成像技术观察导致金属失效和断裂的微观结构局部滑动，并以此快速预测金属材料的疲劳强度。研究人员通过对扫描电子显微镜中收集的自动高分辨率数字图像的相关性进行分析，确定了屈服强度与极限抗拉强度、疲劳强度和早期滑动定位事件的物理特性之间的定量关系，通过在第一个加载循环期间金属材料微观结构局部滑动的幅度来预测其疲劳强度。该方法可快速预测任何金属材料的疲劳强度，以替代传统的机械测试，并为医疗、运输、安全、能源和环境应用的重复载荷工程系统设计新材料。相关研究成果发表在《科学》期刊上。

消息来源：https://phys.org/news/2022-09-deformation-fingerprints-metallic-materials.html