基于神经网络势的空位非谐热力学
材料科学
2019-10-02 v1
摘要
晶格非谐性被认为会在高温下强烈影响金属中的空位浓度。然而，直接使用密度泛函理论（DFT）来考虑这一效应并非易事。在此，我们开发了铝的深度神经网络势，克服了DFT固有的局限性，并利用它获得了作为温度函数的精确非谐空位形成自由能。在确认高温下非谐性重要作用的同时，该计算揭示了空位形成熵的显著非线性行为，并表明空位形成自由能仅在高于600 K的温度下才违背Arrhenius定律，这与先前的DFT计算相反。
引用
@article{arxiv.1909.10253,
title = {Anharmonic Thermodynamics of Vacancies Using a Neural Network Potential},
author = {Anton S. Bochkarev and Ambroise van Roekeghem and Stefano Mossa and Natalio Mingo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.10253},
year = {2019}
}