ARAFM 钢中 VN 析出相的缺陷与杂质性质：使用通用机器学习势的建模与实验验证
材料科学
2026-01-26 v2 应用物理
计算物理
摘要
用于强化聚变应用 ARAFM 钢的 VN 析出相在高能 Fe 离子辐照下（100 dpa at 10^-3 dpa s^-1, 600 C）会发生溶解。本研究利用原子探针层析技术、机器学习原子间势和密度泛函理论，检验了点缺陷和溶质取代。结合透射电子显微镜，结果表明在辐照前 VN 析出相中存在 N 空位和取代 Cr。蒙特卡罗模拟和碰撞级联模拟证实，工作温度下的有序空位有助于减轻辐照损伤。然而，溶质添加会破坏空位有序性并加剧辐照诱导的损伤，可能加速溶解。
引用
@article{arxiv.2503.19720,
title = {Defects and Impurity Properties of VN precipitates in ARAFM Steels: Modelling using a Universal Machine Learning Potential and Experimental Validation},
author = {R. S. Stroud and C. Reynolds and T. Melichar and J. Haley and M. Carter and M. Moody and C. Hardie and D. Bowden and D. Nguyen-Manh and M. R. Wenman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.19720},
year = {2026}
}
备注
14 pages, 4 figures