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論文

Artificial neural network molecular mechanics of iron grain boundaries

椎原 良典*; 金澤 良亮*; 松中 大介*; Lobzenko, I.; 都留 智仁; 香山 正憲*; 森 英喜*

Scripta Materialia, 207, p.114268_1 - 114268_4, 2022/01

 被引用回数:7 パーセンタイル:71.37(Nanoscience & Nanotechnology)

本研究では、最新の人工ニューラルネットワーク(ANN)ポテンシャルに基づく分子力学を使用した$$alpha$$鉄中の46種類の対称傾角粒界の粒界(GB)エネルギーを評価した。粒界エネルギー計算の精度の検証のため、密度汎関数理論(DFT)に基づく第一原理計算、および古典的な経験ポテンシャルである、埋め込み原子法(EAM)、および修正EAM(MEAM)との比較を行った。その結果、EAMとMEAMはDFTの結果(平均約27%)とは大きく異なっていた一方、ANNポテンシャルによる結果はDFTの結果(平均5%)と非常によく一致していることを確認した。GBの一軸引張計算では、EAMとMEAMにおける延性挙動のアーティファクトが改善され、ANNポテンシャルではDFTで観察されたGBの脆性破壊傾向を再現した。これらの結果は、需要の高い鉄におけるANNポテンシャルの有効性を示している。

論文

Chemical misfit origin of solute strengthening in iron alloys

譯田 真人*; 都留 智仁; 香山 正憲*; 尾崎 泰助*; 澤田 英明*; 板倉 充洋; 尾方 成信*

Acta Materialia, 131, p.445 - 456, 2017/06

 被引用回数:27 パーセンタイル:80.02(Materials Science, Multidisciplinary)

多くの合金元素が転位芯と強い相互作用を示す一方、SiやPやCuなどのいくつかの元素では転位のパイエルスポテンシャルを低下させる。本研究では第一原理計算を用いて、"Easy-core"転位構造とそれらの合金元素が積層欠陥エネルギー表面の変化と強く相関があることを示した。さらに、相互作用エネルギーを用いて希薄合金の臨界分解せん断応力を推定し、実験とよく一致することを示した。

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