Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/125121
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorBalyakin, I. A.en
dc.contributor.authorRempel, A. A.en
dc.date.accessioned2023-08-31T10:01:35Z-
dc.date.available2023-08-31T10:01:35Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationBalyakin I. A. Machine Learning Interatomic Potential for CoCrFeMnNi in Wide Pressure-Temperature Range / I. A. Balyakin, A. A. Rempel. — Текст: электронный // Физика. Технологии. Инновации. ФТИ-2022 : тезисы докладов IX Международной молодежной научной конференции, посвященной 100-летию со дня рождения профессора С. П. Распопина, Екатеринбург, 16-20 мая 2022 г. — Екатеринбург: УрФУ, 2022. — С. 689-690. — URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/125121.ru
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/125121-
dc.description.abstractA machine learning interatomic potential (MLIP) was parametrized for CoCrFeMnNi high-entropy alloy using DFT data as dataset. Obtained MLIP allows to reproduce DFT energies and forces with small error. Experimental pressure dependence of lattice parameter is reproduced well by presented MLIP.en
dc.description.sponsorshipComputations were performed on the Uran supercomputer at the IMM UB RAS. The reported study was funded by RFBR according to the research project № 20-33-90171.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoen-
dc.publisherУрФУru
dc.relation.ispartofФизика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2022). — Екатеринбург, 2022ru
dc.titleMachine Learning Interatomic Potential for CoCrFeMnNi in Wide Pressure-Temperature Rangeen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/submittedVersionen
dc.conference.nameIX Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию со дня рождения профессора С. П. Распопинаru
dc.conference.nameФТИ-2022ru
dc.conference.date16.05.2022-20.05.2022-
local.contributor.employeeBalyakin, I. A.en
local.contributor.employeeRempel, A. A.en
local.description.firstpage689-
local.description.lastpage690-
local.fund.rffi20-33-90171
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
fti_2022_9_313.pdf305,37 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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