Компьютерное моделирование высокоэнтропийных сплавов переходных элементов IV-VI групп

Балякин Илья Александрович

Аннотация


Научный доклад посвящен вопросам атомистического моделирования многокомпонентных неупорядоченных металлических твердых растворов – высокоэнтропийных сплавов (ВЭС). Поскольку количество всевозможных составов таких ВЭС велико, то актуальными являются неэмпирические методы моделирования, для таких целей подходят молекулярно-динамические расчеты с неэмпирическими потенциалами. Сложность поверхности потенциальной энергии в ВЭС ограничивает использование традиционных межатомных потенциалов. В данной работе был сгенерирован неэмпирический потенциал в виде искусственных нейронных (ИНС-потенциал) для модельного ВЭС TiZrHfNbTa методом активного машинного обучения по данным расчетов методом теории функционала плотности. Продемонстрировано, что полученный потенциал несмотря на то, что был сгенерирован без использования каких-либо эмпирических данных хорошо воспроизводит данные первопринципных расчетов других авторов по структуре (параметр решетки для ОЦК-TiZrHfNbTa), механическим свойствам (модуль всестороннего сжатия для ОЦК-TiZrHfNbTa) и кинетическим свойствам (коэффициенты самодиффузии в расплаве TiZrHfNbTa). Помимо этого, хорошее согласие достигнуто и с экспериментальными результатами по структурным и механическим свойствам. Также, продемонстрирована стабильность ОЦК-кристалла TiZrHfNbTa в сравнении с ГПУ и ГЦК фазами.
Основные результаты исследований опубликованы в 3-х статьях WoS/Scopus и в 2-х материалах конференции WoS/Scopus. Также, результаты исследований докладывались на 2-х всероссийских и 2-х международных конференциях.
Работа включает в себя актуальность темы исследования, степень разработанности темы, цели и задачи, методологию, результаты исследования, заключение и перспективы дальнейшего развития. Общий объем исследования (исключая титульный лист, содержание, список литературы и информацию об апробации работы) – 29 страниц. В работе содержится 13 рисунков.
Ключевые слова: ВЫСОКОЭНТРОПИЙНЫЕ СПЛАВЫ, МОЛЕКУЛЯРНАЯ ДИНАМИКА, ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ.