Developing interatomic potentials for mechanical properties of multi-component alloys using machine learning technique

機械学習を用いた多元系合金の原子間ポテンシャル開発と力学特性評価

Lobzenko, I.   ; 椎原 良典*; 森 英喜*; 松中 大介*; 都留 智仁   

Lobzenko, I.; Shiihara, Yoshinori*; Mori, Hideki*; Matsunaka, Daisuke*; Tsuru, Tomohito

耐火性多成分合金(MCA)は、高温等の過酷な条件下で使用される可能性の高い重要な材料群を形成している。これらの合金の適用を妨げている主な問題の一つは、体心立方(BCC)結晶構造からくる延性の低さである。転位運動は材料の延性に大きく影響する因子であるため、延性を向上させた耐火合金を設計する道を開くためには、耐火MCAにおける転位ダイナミクスの包括的な理解を達成する必要がある。そこで、転位運動に関する古典的な分子動力学シミュレーションで高い精度を達成するために、原子間ポテンシャル開発に機械学習(ML)の手法を適用した。Zrのような六方最密充填(HCP)元素を含む合金は高い延性を示すことが知られている。そのため、本研究では、MoNbTaとZrNbTaの2種類の中エントロピー合金を選び、元素の構成が転位ダイナミクスに与える影響を調べた。MLを用いて構築されたMCAの原子間ポテンシャルは、特定のデータセットを必要とする。そこで、ポテンシャルによる材料の機械的特性予測の質を向上させるために、ポテンシャルを開発する過程でどのような構造が寄与するかを特定した。シミュレーションの結果、2つの合金の間に質的および量的な違いがあることが示された。その違いの一例は、らせん転位コアの形状に見られ、MoNbTaとは対照的に、ZrNbTaでは、(110)面上に伸びた非コンパクトな転位コアを示した。

Refractory multi-component alloys (MCA) form an important class of materials with high potential for use in severe conditions. One of the main problems hindering the application of these alloys is the low ductility inherited from the body-centred cubic (BCC) crystal structure. Dislocation motion is the factor significantly influencing the ductility of the material, so a comprehensive understanding of the dislocation dynamics in refractory MCAs should be achieved to pave the way for designing refractory alloys with increased ductility. To achieve high accuracy in classical molecular dynamics simulations of dislocation motion, we apply the technique of machine learning (ML) for interatomic potential development. It is known that alloys with hexagonal closed-packed (HCP) elements such as Zr exhibit higher ductility, which is why two medium-entropy alloys, MoNbTa and ZrNbTa, were chosen to study the influence of elements' constitution on dislocations dynamics. The inter-atomic potentials for MCAs built using ML need a specific dataset. In the process of the potential development, we identify which structures contribute to a better quality of materials' mechanical properties prediction by the potentials. Results of the simulations have shown qualitative and quantitative differences between the two alloys under study. One example of that difference can be seen in the shapes of the screw dislocation core. In contrast to MoNbTa, ZrNbTa demonstrates a non-compact core with an extension on a (110) plane.