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Fatigue dataset of high-entropy alloys

疲劳试验 高熵合金 材料科学 低周疲劳 数据库 巴黎法 计算机科学 合金 冶金 断裂力学 复合材料 裂缝闭合
作者
Shiyi Chen,Xuesong Fan,Baldur Steingrimsson,Qingang Xiong,Weidong Li,Peter K. Liaw
出处
期刊:Scientific Data [Nature Portfolio]
卷期号:9 (1) 被引量:11
标识
DOI:10.1038/s41597-022-01368-5
摘要

Fatigue failure of metallic structures is of great concern to industrial applications. A material will not be practically useful if it is prone to fatigue failures. To take the advantage of lately emerged high-entropy alloys (HEAs) for designing novel fatigue-resistant alloys, we compiled a fatigue database of HEAs from the literature reported until the beginning of 2022. The database is subdivided into three categories, i.e., low-cycle fatigue (LCF), high-cycle fatigue (HCF), and fatigue crack growth rate (FCGR), which contain 15, 23, and 28 distinct data records, respectively. Each data record in any of three categories is characteristic of a summary, which is comprised of alloy compositions, key fatigue properties, and additional information influential to, or interrelated with, fatigue (e.g., material processing history, phase constitution, grain size, uniaxial tensile properties, and fatigue testing conditions), and an individual dataset, which makes up the original fatigue testing curve. Some representative individual datasets in each category are graphically visualized. The dataset is hosted in an open data repository, Materials Cloud.

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