2020年12月14日
先进的金属合金是必不可少的在现代生活的关键部分,从汽车到卫星,从建筑材料到电子产品。亚博网站下载但创造新的合金为特定用途,与优化的强度、硬度、耐腐蚀、导电率,等等,一直受到研究者的模糊的理解发生了什么在微小的晶体颗粒之间的界限,使大部分金属。
当两种金属混合在一起,二级金属的原子可能收集这些晶界,或者通过原子的晶格内的谷物。
材料的整体性能很大程度上取决于这些原子的行为,但直到现在还没有系统的方法来预测他们将做什么。
麻省理工学院的研究人员已经找到一种方法,用计算机模拟和一个机器学习的过程,生产的各种详细的这些属性的预测,可以指导开发新合金为各种应用程序。
今天在《华尔街日报》描述的结果自然通讯由研究生Malik Wagih的一篇论文中,彼得•拉森博士后和材料科学与工程教授Christopher Schuh。亚博网站下载亚博老虎机网登录
Schuh解释说,理解多晶金属的原子水平的行为,占绝大多数的我们使用金属,是一项艰巨的挑战。
而单晶中的原子排列有序模式,这样相邻原子之间的关系是简单的和可预测的,事实并非如此的多个微小晶体在大多数金属物体。“你有晶体粉碎在我们所说的晶界。在传统结构材料,有数百万这样的界限。”他说。
这些边界的帮助来确定材料的特性。“你可以把它们作为维持晶体的粘合剂,”他说。“但他们无序,原子是混乱。他们也不匹配的晶体加入。”
这意味着他们可能提供数十亿美元的原子安排,他说,而几个水晶。创建新的合金包括“试图设计这些地区在一个金属,它比设计更复杂几亿倍水晶。”
Schuh吸引一个类比的人在一个社区。“这就像在一个郊区,你可能12你周围的邻居。在大多数金属,你环顾四周,你会看到12人,他们都在相同的距离。这完全是同质的。而在晶界,你还有12个邻居,但他们都是在不同的距离和他们所有转化房子在不同的方向。”
他说,传统上,这些设计新的合金直接跳过这个问题,或者只是看看的平均属性晶界,仿佛他们都是相同的,即使他们知道事实并非如此。
相反,团队决定方法问题严格通过检查配置和交互的实际分布情况下,大量的代表,然后使用机器学习算法来推断这些特定的情况下,提供一系列可能的合金预测值的变化。
在某些情况下,沿着晶界原子的集群所需的属性可以提高金属的硬度和耐腐蚀,但它有时也会导致脆化。
根据合金的用途,工程师将试图优化组合的属性。在这项研究中,研究小组检查了超过200种不同的组合基本金属和合金金属,基于组合,在文献中被描述在一个基本水平。
然后研究人员系统地模拟这些化合物研究晶界配置。这些都是用于生成预测使用机器学习,进而验证了更有针对性的模拟。机器学习预测紧密匹配的详细测量。
结果,研究人员能够表明,许多合金组合被排除不可行实际上是可行的,Wagih说。新的数据库编译从这个研究,已经取得了在公共领域,可以帮助任何人现在正在设计新的合金,他说。
团队进取与分析。“在我们的理想世界中,我们能做的就是抓住每一个金属元素周期表,然后我们将添加其他元素周期表,”Schuh说。
“所以你把元素周期表,你本身,你会检查所有可能的组合。“对于大多数的组合,基本的数据尚未公布,但随着越来越多的模拟和数据收集完成,这可以集成到新系统,他说。
这项工作是由美国能源部,办公室基本能源科学。亚博老虎机网登录
来源:https://www.mit.edu/