Atomistic modeling of dislocation dynamics with first principles accuracy
具有第一原理精度的位错动力学原子建模
基本信息
- 批准号:21K04631
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究の目的は、これまでに開発に成功した密度汎関数(DFT)精度をもつ体心立方(BCC)鉄ニューラルネットワーク型(ANN)原子間ポテンシャルを用いて原子モデリングに基づいた大規模な転位進展解析を行うことである。転位進展のダイナミクスを定量的かつ複合的に解析を行うとともに、特に、金属強度に大きな影響を与える転位と析出物やボイドなどの障害物との相互作用を解析することである。本年度では,前年度でおこなった高速化を行ったANN原子間ポテンシャルを用いて、100万原子規模での分子動力学法による高精度大規模な転位動力学計算を行った。刃状転位と応力によって進展させ、進路上にあるボイド(空孔)と接触させることによって、転位とボイドとの相互作用を解析を行った。特に刃状転位がボイドを通過するの必要な臨界せん断応力および転位の張り出し形状の詳細を原子レベルで解析した。また、従来用いられている原子埋め込み法(EAM)などの簡便な経験的ポテンシャルをもちいて同条件で解析を行い、解析結果の比較を行った。これより、従来のEAMポテンシャルの結果と比較してANN原子間ポテンシャルでは,通過のための臨界せん断応力は15%程低いことが分かった。また、EAMポテンシャルでは転位の張り出しが非対称になることが従来知られおり今回の解析でも確認出来た。それに対してANN原子間ポテンシャルを用いた解析ではこのような現象は起こらず、張り出し形状はほぼ対称であった。これは前年度に解析を行った結果と比較することによって、EAMポテンシャルでの非対称な張り出し形状はEAMポテンシャルが様々な混合転位の易動度(パイエルス応力)を過大評価しているためであると結論付けることが出来た。また、剛体球と刃状転位との大規模長時間解析も実施中である。
这项研究的目的是使用先前开发的具有密度泛函(DFT)精度的体心立方(BCC)铁神经网络类型(ANN)原子间势来分析基于原子建模的大规模位错。分析。除了定量和综合分析位错生长的动力学外,我们还特别分析了位错与析出物和空隙等障碍物之间的相互作用,这些障碍物对金属强度有很大影响。今年,我们利用ANN原子间势,利用分子动力学方法,在100万个原子的尺度上进行了高精度、大规模的位错动力学计算,这一计算速度比前一年有所加快。我们通过允许边缘位错因应力而发展并在其路径上与空隙接触来分析位错和空隙之间的相互作用。特别是,在原子水平上分析了刃型位错穿过空隙所需的临界剪切应力以及位错悬垂形状的细节。另外,使用以往使用的原子嵌入法(EAM)等简单的经验势,在相同条件下进行分析,并对分析结果进行比较。这表明 ANN 原子间势中的通过临界剪切应力比传统 EAM 势中低约 15%。此外,已知位错突出在 EAM 势中变得不对称,这一点在本分析中得到了证实。另一方面,在使用ANN原子间势的分析中没有发生这种现象,并且悬垂形状几乎是对称的。通过与前一年的分析结果进行比较,我们发现 EAM 势的不对称悬垂形状是由于 EAM 势高估了我能够得出的各种混合位错的迁移率(佩尔斯应力)。一个结论。我们还对硬球和刃位错进行大规模、长期的分析。
项目成果
期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ニューラルネットワーク原子間ポテンシャルを用いた BCC鉄中の転位とボイドの相互作用解析
使用神经网络原子间势对 BCC 铁中位错和空隙的相互作用进行分析
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:森英喜;板倉充洋;奥村雅彦;椎原良典;松中大介
- 通讯作者:松中大介
機械学習ポテンシャルを用いた BCC 鉄における破壊の分子動力学シミュレーション
使用机器学习势对 BCC 铁断裂进行分子动力学模拟
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:鈴土知明;海老原健一;都留智仁;森英喜
- 通讯作者:森英喜
材料強度の解析および予測的評価に向けた高精度ニューラルネットワーク型原子間ポテンシャルの開発と適用
基于高精度神经网络的材料强度分析与预测评价原子间势的开发与应用
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:森英喜
- 通讯作者:森英喜
材料強度の解析および予測的評価に向けた高精度ニューラルネットワーク型原子間ポテンシャルの開発と適用
基于高精度神经网络的材料强度分析与预测评价原子间势的开发与应用
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:森英喜
- 通讯作者:森英喜
Cleavages along {110} in bcc iron emit dislocations from the curved crack fronts
bcc 铁中沿 {110} 的解理从弯曲的裂纹前沿发出位错
- DOI:10.1038/s41598-022-24357-5
- 发表时间:2022-11-16
- 期刊:
- 影响因子:4.6
- 作者:T. Suzudo;K. Ebihara;T. Tsuru;H. Mori
- 通讯作者:H. Mori
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