Meneroka resapan atom dalam bahan komposit, UC membangunkan kaedah dinamik rangkaian saraf

Editor |.

Penyebaran dalam bahan menentukan dinamik pemendakan, pembentukan fasa baharu dan evolusi mikrostruktur dan sangat mempengaruhi sifat mekanikal dan fizikal. Kerumitan kimia yang wujud bagi bahan dengan komposisi kompleks menimbulkan cabaran kepada pemodelan resapan atom dan pembentukan struktur tersusun secara kimia.

Dalam hal ini, penyelidik dari University of California telah mencadangkan kaedah dinamik rangkaian saraf (NNK) untuk meramalkan penyebaran atom dan evolusi mikrostruktur yang terhasil dalam bahan dengan komposisi kompleks.

Rangka kerja ini berdasarkan struktur kekisi yang cekap dan pencirian kimia, digabungkan dengan rangkaian saraf tiruan, dan mampu meramal dengan tepat semua halangan migrasi yang bergantung kepada laluan dan lompatan atom tunggal. Rangka kerja NNK boleh skala menyediakan jalan baharu yang menjanjikan untuk meneroka sifat berkaitan resapan dalam ruang gabungan yang luas yang menyembunyikan sifat luar biasa.

Penyelidikan berkaitan bertajuk "

Kinetik rangkaian saraf untuk meneroka kepelbagaian resapan dan susunan kimia dalam bahan kompleks secara komposisi

" telah diterbitkan dalam "Komunikasi Alam Semulajadi" pada 9 Mei.

Pautan kertas:

https://www.nature.com/articles/s41467-024-47927-9

Penyebaran bahan dan cabaran pemodelan

Pemindahan atom ke lokasi yang lain ion mengawal banyak proses dan tingkah laku penting, seperti pemendakan dan nukleasi fasa.

Dalam logam dan aloi, proses resapan berkaitan dengan kekosongan dan kecacatan titik yang menjadi pengantara lompatan atom dalam kekisi kristal. Pemodelan dinamik molekul (MD) berdasarkan medan daya atau teori fungsi ketumpatan boleh menyiasat mekanisme resapan atom pada skala masa nanosaat, tetapi perubahan mikrostruktur yang disebabkan oleh dinamik resapan perlahan sering tidak dapat diperolehi.

Kaedah simulasi kMC ialah teknik yang digunakan untuk mensimulasikan evolusi struktur pengantaraan resapan. Dalam simulasi kMC, disebabkan kos pengiraan carian keadaan peralihan yang tinggi, parameter utama biasanya diparameterkan daripada model kontinum.

Kemunculan aloi kompleks berkomposisi (CCA), sering dirujuk sebagai aloi entropi tinggi, telah menghasilkan banyak gelagat dinamik yang menarik, termasuk susunan kimia jarak dekat, pemendakan, pengasingan dan penghapusan kecacatan sinaran, yang belum lagi pada asasnya. memahami pemahaman dan ramalan akhir. Walau bagaimanapun, kerumitan kimia dalam CCA membawa cabaran baharu kepada pemodelan proses pengantaraan resapan.

Kemunculan kaedah pembelajaran mesin telah menunjukkan potensi untuk menyelesaikan masalah kompleks pengiraan dalam sains bahan yang melibatkan interaksi tak linear dan ruang gabungan berskala besar.

Mengenai resapan kekosongan dalam aloi dengan komposisi kompleks, parameter utama yang penting ialah penghalang tenaga resapan ΔE, iaitu perbezaan tenaga antara keadaan peralihan dan minimum tenaga awal. Disebabkan turun naik komposisi skala atom dan kehadiran berbilang arah resapan dalam CCA, model pembelajaran mesin diperlukan untuk meramalkan sifat vektor dengan tepat, terutamanya halangan potensi berkaitan laluan resapan.

Skim Dinamik Rangkaian Neural

Dalam kajian ini, penyelidik mencadangkan skim dinamik rangkaian saraf (NNK) untuk meramal dan mensimulasikan evolusi kimia dan struktur yang disebabkan oleh resapan dalam persekitaran kimia pekat yang kompleks.

Rajah a di bawah ialah struktur kekisi dan perwakilan kimia di mana konfigurasi atom awal dengan kekosongan dikodkan ke dalam matriks berangka atau rajah neuron. Nombor (1, 2, dan 3) mewakili jenis atom yang sepadan, dan 0 mewakili kekosongan. Nombor vektor ini kemudiannya dihantar ke model NNK dan digunakan sebagai neuron input.

Ilustrasi: Gambar rajah skema rangka kerja dinamik rangkaian saraf (NNK). (Sumber: kertas)

NNK terdiri daripada rangkaian saraf tiruan dan modul dinamik neuron. Rangkaian saraf yang diperkenalkan (dengan lebih daripada dua lapisan tersembunyi) bertujuan untuk mempelajari interaksi tak linear antara neuron input (iaitu atom dan kekosongan) dan halangan tenaga resapan output. Terutamanya, rangkaian ini hanya menggunakan kekosongan dan neuron jiran mereka sebagai input, menghasilkan kos pengiraan yang rendah dan berterusan tanpa mengorbankan ketepatan.

Modul dinamik neuron menggunakan kaedah Monte Carlo kinetik untuk mengembangkan dinamik resapan menggunakan halangan potensi tersedia yang dikaitkan dengan setiap laluan resapan. Dengan penukaran tunggal konfigurasi atom kepada graf neuron, lompat kekosongan dan evolusi kimia boleh disimulasikan dengan menukar dua digit graf neuron. Dengan cara ini, berjuta-juta lompatan jurang boleh dimodelkan dengan cekap, dengan setiap lelaran lompatan melibatkan tindakan hanya dua neuron.

Meneroka resapan, susunan kimia dalam bahan dengan komposisi kompleks

Menggunakan NNK dan bcc NbMoTa sebagai sistem model, penyelidik meneroka susunan kimia pengantaraan kinetik resapan dan pembentukan fasa B2, dan mendedahkan penyebaran anomali berbilang CCA (D) .

Mendapati kewujudan suhu kritikal di mana susunan B2 (sel unit B2 mempunyai struktur bcc mudah, terdiri daripada dua bahan, Ta dan Mo, yang dipesan di sudut atau pusat kubus) mencapai maksimum. Kebergantungan suhu susunan kimia berkait rapat dengan stokastik lompat kekisi yang mendasari.

Ilustrasi: lompat rawak dan kepelbagaian resapan aloi NbMoTa ekuimolar. (Sumber: kertas)

Pada suhu tinggi yang hampir dengan takat lebur, lompatan resapan akhirnya menghampiri proses rawak semata-mata, sepadan dengan kecenderungan rendah untuk pembentukan tertib. Pada suhu rendah, resapan kekisi didominasi oleh laluan penghalang paling rendah, menjelma sebagai lompat arah dan mengehadkan nukleasi struktur tersusun secara kimia. Pada suhu kritikal dalam julat pertengahan, lompatan kekisi rawak dan berarah merebak ke seluruh sistem, mempamerkan heterogeniti difusi tertinggi (kepelbagaian).

Ilustrasi: nukleasi dan kinetik pertumbuhan struktur B2 semasa penyepuhlindapan NbMoTa. (Sumber: kertas)

Dengan mengesan gugusan B2 individu semasa proses penyepuhlindapan, didapati nukleasi dan pertumbuhannya adalah terputus-putus dan tidak seragam, disertai dengan pengurangan dan pemusnahan gugusan kecil. Ciri tersendiri pertumbuhan kinetik struktur B2 ini tidak ditangkap oleh pemodelan berasaskan termodinamik maya menggunakan pertukaran jenis atom rawak, yang menunjukkan pertumbuhan yang lebih seragam.

Keputusan ini menyerlahkan laluan kinetik CCA yang kompleks dan banyak ke arah keadaan yang stabil, di mana banyak proses seperti nukleasi, penghapusan, pertumbuhan dan penyusunan semula struktur tersusun berinteraksi dan menyelaras.

Ilustrasi: Meramalkan spektrum penghalang resapan merentasi keseluruhan ruang komposisi Nb-Mo-Ta. (Sumber: kertas)

Rangkaian saraf yang dilatih pada berpuluh-puluh komponen menunjukkan prestasi tinggi pada komponen yang tidak kelihatan, mendedahkan keseluruhan ruang terner Nb-Mo-Ta. Memandangkan ruang reka bentuk untuk gubahan hampir tidak terhad, bahan-bahan kompleks secara gubahan yang dibentuk dengan mencampurkan pelbagai elemen membuka alam baharu untuk diterokai.

Dengan memautkan terus gubahan berbilang dimensi kepada spektrum penghalang resapan, NNK menunjukkan laluan yang cerah ke arah meneroka ruang komposisi CCA yang luas, di mana sifat dinamik yang luar biasa tersembunyi.

Atas ialah kandungan terperinci Meneroka resapan atom dalam bahan komposit, UC membangunkan kaedah dinamik rangkaian saraf. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!