Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/119125
Название: Межзеренные границы: предсказание атомной структуры, фазовые превращения и влияние на прочность поликристаллов
Другие названия: Grain Boundaries: Atomic Structure Prediction, Phase Transitions and Effect on Strength of Polycrystals
Авторы: Мазитов, А. Б.
Оганов, А. Р.
Mazitov, A.
Oganov, A.
Дата публикации: 2022
Издатель: Издательство Уральского университета
Библиографическое описание: Мазитов А. Б. Межзеренные границы: предсказание атомной структуры, фазовые превращения и влияние на прочность поликристаллов / А. Б. Мазитов, А. Р. Оганов. — Текст : электронный // Уральская школа молодых металловедов : материалы XXI Международной научно-технической Уральской школы-семинара металловедов — молодых ученых (Екатеринбург, 07-11 февраля 2022). — Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2022. — С. 359-362.
Аннотация: В настоящей работе демонстрируется влияние границ зерен на свойства поликристаллических минералов на примере Σ5 (310) [001] границы в периклазе (MgO). Используя комбинацию специально адаптированного под эти цели эволюционного алгоритма USPEX и современных межатомных потенциалов на основе машинного обучения, исследуется конфигурационное пространство указанной межзеренной границы и прогнозируются ее возможные фазовые состояния.
In this work, we demonstrate the effect of grain boundaries on the properties of polycrystalline minerals on the example of the ∑5(310)[001] grain boundary in periclase (MgO). Using the combination of extended evolutionary algorithm USPEX and modern machine-learning interatomic potentials, we explore the configuration space of the specified grain boundary and predict its possible phase-like states.
Ключевые слова: МЕЖЗЕРЕННЫЕ ГРАНИЦЫ
ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ
МЕЖАТОМНЫЕ ПОТЕНЦИАЛЫ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ПЕРВОПРИНЦИПНЫЕ РАСЧЕТЫ
ФАЗОВЫЕ ПРЕВРАЩЕНИЯ
КОМПЛЕКСИИ МЕЖЗЕРЕННЫХ ГРАНИЦ
GRAIN BOUNDARIES
EVOLUTIONARY ALGORITHM
CRYSTAL STRUCTURE PREDICTION
INTERATOMIC POTENTIALS
MACHINE LEARNING
AB INITIO CALCULATIONS
PHASE TRANSITIONS
GRAIN BOUNDARY COMPLEXIONS
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/119125
Конференция/семинар: XXI Международная научно-техническая Уральская школа-семинар металловедов-молодых ученых
Ural School for Young Metal Scientists
Дата конференции/семинара: 07.02.2022-11.02.2022
ISBN: 978-5-7996-3533-6
Источники: XXI международная научно-техническая Уральская школа-семинар металловедов-молодых ученых. — Екатеринбург, 2022
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
978-5-7996-3533-6_2022_080.pdf929,22 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.