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sdliug

新虫 (小有名气)

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[交流] 第一篇Acta Materialia 已有40人参与

仪器彻底崩溃，周末的实验计划泡汤了，暗中鼓足劲的一个月内再出篇文章的任务眼看就完不成了，中午只好跟老板摊牌，原本计划再发封长邮件的，想想也没什么大不了的，当面说了算了。我笑着说，他也笑着回应和商量，没说什么，叫我先不要管会议了，专心按我说的，提升文章的质量，牛津剑桥的大佬们见不见也没什么（我也这样想的），反倒问我去不成会议那还剩一千多镑的钱怎么花，我说那是你的任务了，反正是你的钱。

终于也松了一口气。想想自己还是有些主见的，但还是主见不够大，搞得还没好好享受和庆祝第一篇Acta接收没几天，就又马不停蹄的开始下一篇，也搞得没来及庆祝，春节就过去了。。。其实我真的不着急发文章啊，又没奖学金可以评。。。找博后？一篇Acta应该够了吧。。。

谈谈发Acta的心得吧，哈哈，虽然目前为止只发了一篇，权当纪念。

博士项目是跟汽车引擎巨头康明斯（Cummins）合作的，下面的一个子公司，做涡轮增压器的，在英格兰中部的一个小城市，是最早上世纪初原公司的发源地，后来被美国的总部收购了。康明斯提供原材料，我们做测试分析或者只做分析，有一定的自由度（可以决定拿原材料来做什么）。涡轮增压器的转子有一端的涡轮叶片在六七百度的高温中高速旋转，一分钟达10万转！（原谅我的想象力，我至今不能理解叶片一分钟转10万转是什么概念），这个叶片需要用高强度的合金来做，就是我所研究的镍基高温合金，之所以叫“镍基”是因为镍元素的成分很多。这篇文章所用的材料就是他们公司内部测试完后断裂的涡轮叶片，是模拟涡轮叶片真实工作的情形，是真的形状不规则受力不均匀的叶片啊！给的任务很简单，因为有大体上两种断裂模式，一种受力比较大（多大？不知道），很快断裂（多快？寿命几何？商业机密，不能透露），是为低周疲劳（low cycle fatigue，LCF）；另外一种是运转过程中叶片发生共振，继而断裂，寿命较长，大概几周吧，是为“高周疲劳”（high cycle fatigue，HCF），总之跟传统的低周、高周疲劳定义不大一样，也跟传统的用圆棒状标准样的疲劳测试也不一样，应力应变状态还有测试寿命都不知道。而他们的问题也很简单，弄清楚这两种疲劳模式的断裂特征，然后告诉他们一个行之有效最好能一步一步来判断是哪种断裂模式的参考标准。这不就是断口形貌分析嘛！也难怪隔壁做测试的李老师听说我的工作后的第一反应是“你这做的就是失效分析报告呀”。对，就是这么low，拍几张基本的、低倍的扫描电镜（SEM）的断口照片就行了，而我也的确两个月之内就拍好了大几百张图片做好报告给他们了。后面的就是我根据自己的感觉进一步做些表征了。

根据端口照片已经能够判断裂纹源是什么以及在什么位置了，但是为什么出现在那个位置（或者那个晶粒）以及裂纹扩展过程中受哪些因素影响、怎么影响还需要解答（这大概就上升到科学的层次了吧 :-)）。我真正的实验是16年暑假开始做的，那时候终于被人培训了EBSD（背散射电子衍射）的设备。这个EBSD的技术是我老板的安身立命之长，做了有大概十多年了，这个技术二十年前还是比较新的，基本的功能是测金属内晶粒的取向（金属由晶粒组成，不同晶粒是有不同方向的，方向不同一定程度上决定性能——什么是晶粒？这边马路上很多用来做扶手杆的铁管表面可以直接看到，一块一块的，灰度不一样，因为反光能力不同）。测晶粒是最基本的功能了，最近的黑科技是用来测位错！没搞错吧，不是只有tem可以直接测（或者说看）么。。对，它测的既不是教科书上经典的刃型位错或者螺型位错，而是叫做几何必须位错（Geometrical Necessarily Dislocation, GND）。做这种计算的人不是很多，牛津有个大教授专门做这个，自成一家，有一套独特的算法，据称精度很高，靠这套算法发了一大堆Acta，可惜我看他们最好的文章也只有Acta。。。我们老板小牛，但是也不甘示弱的跟人合作写了套算法，精度不高，但也能用，亏得仪器本身犀利（我用的SEM 型号是JEOL 7800F，如果不是我孤陋寡闻的话，这应该是现今最好的SEM），所以算得的结果也还凑合。而我这篇文章的主要看点之一就是这GND表征了。

看完断裂叶片的断口（表面），接下来就横着切开来看了，高倍低倍EBSD乱扫一通，没啥有价值的发现（扫一次差不多就一个晚上了）。有一天还突然发现原来看了好久的碳化物其实是氧化物。。。氧和碳的原子序数太接近，氧元素以前都没有自动显现，有时候只能手动提示机器，于是重新标定。。然后就发现裂纹其实多跟氧化物而不是碳化物有关。看文献的时候注意到15年一篇法国老教授的综述（Acta邀请）中特意用一小节讲了这个碳化物氧化，而他所用的示意图居然是根据03年一篇不起眼的文章中的数据重新画的！于是隐约觉察到这个问题的重要性而研究的稀少性，等到看到16年牛津大牛的课题组一篇Acta居然又把03年文章中的部分实验简单重复（至少明显受那文章启发）后，我进一步确定了这个问题的重要性。可是直到16年的冬天我才初步学会软件运行算法得到了第一张GND的结果，于是把之前的所有扫的数据重新算一遍，得到的结果惊人，可以看到低周疲劳的时候，枝晶和枝晶间的GND明显不一样（figure 10b），那时只是觉得结果很好很重要，但是到底具体有什么意义，或者说怎么跟断裂机理联系起来没有丝毫头绪，问了老板，大概他也不知所以吧。来说说那个软件，其实算法的code老板一年前就给我们了，甚至还开小灶大致讲了下原理，当时一起听的还有两个师兄，但是一位西班牙的帅哥直接就放弃了一直没怎么用，另一位威尔士帅哥也是在我摸索好之后帮他一步装好的，装完也没有充分利用。其实说来惭愧，只是装好软件运行一下而已啊，又不是重新写一个程序。。。但是我想困难是，对大部分只是若干年前只简单接触过C语言的人来说，在无人指导的前提下，面对一个全新的东西，无从下手，效率低下，需要静下心来默默阅读研习好几周的时间，并且碰到问题（bug）的时候有耐心去自己寻找答案，这个决心和耐心不是每个人都有的。在即便很着急的时候，我也没轻易的跟老板说，你帮我一下吧。（有时候是担心他也不会，那不尴尬了。。。）

总体感觉一篇好的文章首先东西要硬，至少得有些“料”吧，这个“硬”，体现在自己，做的东西的确好，并且有自己的坚持；其次是老板，毕竟经验和知识丰富，能把好关；再次真得要些运气。。再再次就是江湖规矩了。。。慢慢道来。

来说说这个文章中自己厉害的地方在哪里吧。刚刚说到的枝晶和枝晶间的GND区别算一个，就连审稿人也坦诚，这个很有意思，并且现在没法评估它的重要性。另一个是在分析高周疲劳的时候。之前说了这个文章的系统性强的理由之一是同时涵盖、比较了低周和高周疲劳。而高周疲劳很明显跟晶粒取向有关系，所以做EBSD也就更有意义了。但是怎么做呢？具体来说你要扫的面该怎么切呢？以前问过老板这个问题，因为这个问题太重要太基础了。结果答案是怎么切都行，不重要。。。我心想扯淡吧。。而高我一届的师兄做的类似的课题，切的方向倒没什么问题，但只是中间切了一道，能说明的问题很有限。而我的样磨到最后太小了，似乎切一道都成问题。好几个月前曾经当着康明斯的人（我们一个月一次电话会议）跟老板抱怨过学校没有实用方便的线切割机来切割样品（我们用的是小砂轮。。），但是等到我把整个文章的初稿都完成后，我突然意识到，不能切，我可以磨啊，反正样品小，一层一层磨，磨完一层，镶嵌，做EBSD，如果接着再磨再做EBSD倒也不是很麻烦，并且磨掉多少可以用千分尺量出来（以前上大做三维EBSD的刘师兄就是这么干的），但是我这个扫的面是要跟断口形貌一一对应的，为了保证较高的可信度，我扫完一层后还得把样品重新切开，再在SEM下看我刚刚扫的那个面对应的是哪条断口线，确定完位置，再镶嵌，抛光，EBSD，再切开。。。想想这个工作量吧。。想象一下我捏着比指甲还小不规则样品小心翼翼的磨掉一点点厚度，边磨边用光学显微镜看，不能多也不能少。。。大概两个周末，只磨了两个样品，所幸全部用上了，figure11 和figure12，后面一个样品其实磨了7层，最后只用了4层的数据。我其实文献看的不多，但是我感觉我是第一个如此细致分析疲劳裂纹断口的，简直是在“解剖”，虽然很大程度上只是个体力活，但是要想的到并且执行；三维EBSD（3D-EBSD）现今并不新鲜，但是和疲劳断口联系起来的，我应该算第一个。“真的勇士敢于直面惨淡的人生，敢于正视淋漓的鲜血。”我直面了真正的问题，我很勇敢，也很诚实。哈哈。

第二个厉害的地方是后面两个大的示意图。说实话，示意图是个现在文章里面一个流行其实也高级的用法，特别是在好的文章里。它能抽象，祛除繁冗，突出重点，提升文章的深度。但是如果你仔细看，你会发现大部分的示意图，只是左边是实物图，右边的示意图不过是左边实物图的简单轮廓描绘，一目了然，可有可无，形同鸡肋，这种可算是为了示意图而示意图。而我的示意图（最后两幅图，fig 14和fig15），特别是第一张示意图fig14，讲低周疲劳裂纹的萌生和扩展机理，可以算是真正意义上的示意图，有微观（a-b碳化物、氧化物）也要宏观（e，f枝晶），有细节的动态的变化，有二维有三维（其实原本都是二维，硬是把后面两张弄成了个三维的，佩服自己的想象力啊。。），每单个示意图还有对应的实物图作为佐证。。。也正是在给老板展示了第一张示意图后，他眼睛发亮，觉得可以按Acta的标准来后继对待了。为了显示对称和系统性，既然低周的弄了个示意图，高周的不弄一个说不过去啊。但是它的机理看着又比较简单，于是先画了几个晶格取向图和他们的特殊晶面（容易开裂的），后面没办法灵机一动，直接就照搬解剖过的两个样品吧（这个就是我说的有点为了示意图而示意图的味道了），当我真的把两个样品的三维示意图画出来的时候，看他们方方正正，花花绿绿，清清爽爽，真的没忍住暗中感叹，擦，原来我还是个画家。。。:-)
可以说好的示意图是对整个事件有着整体的觉察和把握，然后又是和想象力的结合。而我的两个示意图直接把文章的档次提升了不止一个台阶。
再说说我坚持的地方。老板在我最早写文章的时候就交代，结果（results）和讨论（discussion）部分最好一块写，他不喜欢结果和讨论分开写的模式，觉得是在重复。我当时不以为然。后面在我写的过程当中也是按我心目中好文章该有的模式写的，当然是分开写了。并且讨论的点最好有两点以上，才显得有深度嘛。毕竟绝大部分Acta文章是这个套路，并且我也听说过好的期刊甚至明确要求投稿者分开写，而分开写明显会比较难写。当我把草稿送给老板的时候，他开始没说什么，毕竟他一直讲那是 “我自己” 的文章，后来实在没忍住又跟我交代下次最好合起来写，于是我跟他讲了我的理由，他也就没再说什么了，后面再写大分量的长文，我想还是会按自己的意思来。在文章修改的最后，他希望我结论部分加上如何判别高低周疲劳的程序模块图，就是我最早提交给康明斯的报告，我坚决不从，虽然的确丰富了文章的内容，但那不明显把我这篇讲science的文章弄得像半工程报告了吗，直接拉低档次啊，我不同意，他也不强求了。
但是老板毕竟是老板，除了逐字逐句的修改润色文本（老板祖籍伊拉克人，好在在英国学术圈摸爬滚打十多年，科研文字功底还算深厚），的确学识博广，常常简单一张图，见我所不能见，富于洞察力。印象最深的还是我第一次给他看那第一张示意图的时候，我跟他讲了我想表达的意思，他立刻指出一处很低劣的知识错误：我注意到枝晶间的取向改变（旋转），可能会引起裂纹，然后想当然的也让枝晶间在示意图上弯曲了。。。吓的我一身冷汗。。

尽管有这么多努力付出，还是觉得有运气的成分。这个运气倒不是偶然中有重大发现，而是说运气好找到的东西暂时把想讲的故事给讲完整了，但是是不是真是那样、就是那样，还真不好说。。。具体体现是第Fig.13和后面对高周疲劳样品滑移面施密特因子（schmid factor）的计算。Fig13 正好可以印证我关于枝晶对裂纹影响的新理论，但问题是我就偶然发现了一处，是不是具有普遍性，不知道。。有意思的是就这一处发现居然恰到好处，该需要的样子特征都符合，所以说明起来非常漂亮。另外后面施密特因子的计算也是，理论测量和实际测量的角度也大致吻合，并且计算的施密特因子值也符合预期，这也足够说明我的解释是行的通的，（文章里也是这样写的），但我却觉得实际上并不总是如此，如果测的样品足够多的话。而我运气好就好在我只磨了两个样品（怎么磨的前面介绍过），结果却完全吻合。By the way, 我最新的实验真的说明有例外。。。

fig 10.jpg