铀基非晶合金结构不均匀性及其与塑性变形关联的计算模拟研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51701190
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0106.金属低维与亚稳材料
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Uranium-based amorphous alloys are a new generation of metallic materials that exhibit significant application prospects in national defense science and technology industry. The intrinsic characteristics of uranium such as the heavy atom effect and localized-itinerant transition of 5f electrons have distinguished uranium-based amorphous alloys from conventional amorphous alloy systems, giving rise to rich scientific issues on the structure-property relationship. However, due to the absence of theoretical research, understanding of key scientific issues in terms of the atomic-scale structure and plastic deformation mechanism of uranium-based amorphous alloys is not sufficient, to some extent hindering the development and application of this new class of amorphous alloys. The project intends to tackle these obstacles by employing multi-scale computation and simulation including ab initio assisted construction of interatomic potential, molecular dynamics and reverse Monte Carlo simulation. Structural characteristics under different scales and their heterogeneity will be revealed for uranium-based amorphous alloys, based on which the plastic rheological behaviors will be further studied. Microscopic mechanism of shear band formation and propagation as well as its correlation with the structural heterogeneity will be clarified, thereby establishing the physical picture of structure and deformation of uranium-based amorphous alloys. This study can facilitate the atomic-level understanding of structural characteristics and plastic deformation mechanism of uranium-based amorphous alloys, establishing a theoretical foundation for the regulation of properties and acceleration of development for this new class of amorphous alloys.
铀基非晶合金是国防科技工业中具有重要应用前景的新一代金属材料,其内禀特殊性如铀的重原子和5f电子局域-巡游特性等明显区别于常规非晶体系,在结构和性能及其关联等基础科学问题上存在丰富的议题。然而,由于铀基非晶合金理论研究的缺失,对其原子尺度结构和塑性变形机制等关键科学问题的认识尚不充分,一定程度上阻碍了铀基非晶合金的研发和工程化应用。本项目拟采用第一性原理计算辅助构建原子间相互作用势、分子动力学模拟和逆蒙特卡罗模拟等多尺度计算模拟方法,系统阐释铀基非晶合金不同尺度下的结构特征及其不均匀性,并在此基础上研究铀基非晶合金的塑性流变行为,阐释剪切带形成和扩展的微观机制并揭示其与结构不均匀性的关联,建立铀基非晶合金结构和形变的物理图像。研究结果有助于从原子水平深入理解铀基非晶合金的结构特征和塑性变形机制,为今后调控铀基非晶合金的性能、加速新型铀基非晶合金的研发进程等提供理论依据。

结项摘要

铀基非晶合金是核工业和军事领域应用潜力很高的一类新型材料,但受限于金属铀的放射性和军事用途,其结构和塑性变形的物理图像尚不明晰。本项目基于计算模拟和理论分析,并引入了结构表象和机器学习等最新的研究方法,揭示了铀基非晶合金和多种常规非晶合金的多层次结构特征,并借助机器学习实现了基于结构有效预测原子在塑性变形或热激活下的响应。.主要取得了如下重要进展:.1、提出了一套基于非晶合金间隙分布的新型结构描述因子,该描述因子对局域环境表现出很强的描述能力,且具有良好的可解释性。利用该描述因子对铀基非晶合金和多种常规非晶合金的短程及中程结构序进行了辨析。.2、设计了先进的机器学习框架,可基于非晶合金静态结构,有效预测其原子在塑性变形或热激活下的非均匀响应。该框架在不同合金成分和体系下保持稳健,并具有极强的泛化能力。借助该框架预测了铀基非晶合金原子尺度的变形倾向性。.项目研究结果在铀基非晶合金和多种常规非晶合金中均得到了检验,加深了对于非晶合金结构-性能关联等基础科学问题的理解,并为调控非晶合金的性能、加速新型非晶合金的研发进程等提供了一定的理论依据。相关研究成果以第一作者兼共同通讯作者发表在Nature Communications和npj Computational Materials。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Predicting the propensity for thermally activated β events in metallic glasses via interpretable machine learning
通过可解释的机器学习预测金属玻璃中热激活β事件的倾向
  • DOI:
    10.1038/s41524-020-00467-4
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    npj Computational Materials
  • 影响因子:
    9.7
  • 作者:
    Qi Wang;Jun Ding;Longfei Zhang;Evgeny Podryabinkin;Alex;er Shapeev;Evan Ma
  • 通讯作者:
    Evan Ma
A transferable machine-learning framework linking interstice distribution and plastic heterogeneity in metallic glasses
一种将金属玻璃中的间隙分布和塑料异质性联系起来的可转移机器学习框架
  • DOI:
    10.1038/s41467-019-13511-9
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Nature Communications
  • 影响因子:
    16.6
  • 作者:
    Qi Wang;Anubhav Jain
  • 通讯作者:
    Anubhav Jain

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

生物炭覆盖垄沟集雨种植对集雨垄径流、土壤水热和红豆草产量的影响
  • DOI:
    10.13930/j.cnki.cjea.190707
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国生态农业学报(中英文)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张登奎;王琦;周旭姣;王小赟;赵晓乐;赵武成;雷俊
  • 通讯作者:
    雷俊
区域政策与新生代农民工工会维权实效——兼论教育、企业规模和社会服务对工会参与满意度的影响
  • DOI:
    10.16538/j.cnki.jsufe.2017.01.003
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    上海财经大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王琦;常欣扬;任栋
  • 通讯作者:
    任栋
通信系统故障对电力系统实时负荷控制影响的量化评价方法
  • DOI:
    10.16081/j.issn.1006-6047.2017.02.014
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    电力自动化设备
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤奕;李峰;王琦;倪明
  • 通讯作者:
    倪明
基于小波多分辨分析和LSQR的快速EIT图像重建算法
  • DOI:
    10.13382/j.jemi.2016.04.003
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    电子测量与仪器学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪剑鸣;代月霞;王琦;张荣华;王化祥;陈庆良
  • 通讯作者:
    陈庆良
基于轮廓形状的肺部电阻抗成像三维插值方法
  • DOI:
    10.13382/j.jemi.b2003784
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    电子测量与仪器学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李秀艳;马会梅;王琦;尉蕾;陆纪璇;汪剑鸣;王化祥
  • 通讯作者:
    王化祥

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码