【文献分享】J. Phys. Chem. C:基于机器学习的 Al-Cr-Fe-Co-Ni-Cu 高熵合金稳定性及力学性能分析

文摘   2024-10-27 11:33   吉林  



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主要内容

“开发了机器学习 (ML) 原子间势,用于预测包含 Al、Cr、Fe、Co、Ni 和 Cu 的复杂高熵合金 (HEA) 的行为。这种 ML 电位准确地再现了 DFT 计算,允许进行广泛的分子动力学模拟。我们分析了面心立方 (FCC) 、体心立方 (BCC) 和多晶 HEA 相在不同元素浓度和温度下的力学性能。ML 电位可以准确预测关键系统参数,例如晶格常数和弹性模量,并描述应力-应变材料行为。应变分析显示,在张力作用下,FCC 相中存在复杂的相变和位错形成。高浓度的 Co 和 Ni 可改善 FCC 相的机械性能。多晶结构形成 BCC-HCP 混合物,突出了其稳定性对元素浓度的依赖性。温度相关模拟显示,在 1200 K 时从 FCC 相转变为非晶相。有趣的是,富含铜的团簇在低温下稳定 FCC 相方面起着至关重要的作用。本研究证明了 ML 潜力在研究 HEA 方面的效率,并揭示了元素组成与所得机械性能之间的复杂关系。”——取自文章摘要。

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文章题目:

Analysis of Stability and Mechanical Properties of Al-Cr-Fe-Co-Ni-Cu HEA Based on Machine Learning


文章链接:

http://10.1021/acs.jpcc.4c04734



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