积极学习预测和实验证实液体耐火合金的原子结构和热物理特性 Hf_{76}W_{24}
1MOE Key Laboratory of Materials Physics and Chemistry under Extraordinary Conditions, School of Physical Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710072, China.
一种主动学习方法准确地模拟了Hf-W合金.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算材料科学科学 计算材料科学
- 物理化学 物理化学
背景情况:
- 确定耐火合金的液体原子结构和热物理性质至关重要,但由于实验需求和有限的原子间潜力而具有挑战性.
- 现有的方法难以应对Hf-W等耐火合金的复杂性质.
研究的目的:
- 开发和应用一种具有深度神经网络的积极学习方法,以生成Hf76W24合金的精确原子间潜力.
- 在广泛的温度谱中研究Hf76W24合金的液体原子结构和热物理特性.
主要方法:
- 用一种与深层神经网络集成的积极学习方法来创造原子间潜力.
- 使用产生的潜能进行模拟,以分析原子结构和热物理性质.
主要成果:
- 观察到不同的结合偏好:Hf原子更喜欢同种的结合,而W原子更喜欢跨种的结合.
- 图像中心 (ICO) 和扭曲的ICO结构主导了短程订单 (SRO),在低冷状态下超过30%.
- 温度下降导致订单增加,包装密度增加,能量有利性提高,密度和表面张力增加证明了这一点.
结论:
- 积极学习模拟准确地预测了热物理性质 (密度,表面张力) 与实验值的微小偏差 (分别为2.8%和3.4%).
- 该研究验证了积极学习模拟的可靠性,以了解耐火合金的行为.
- 研究结果提供了有关液态Hf-W合金性质的原子层机制的见解.
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