基于机器学习势研究单轴压应力对四方相 BaTiO3 极化翻转与畴壁形成的影响
材料科学
2026-04-01 v1 化学物理
摘要
诸如 BaTiO3 等铁电材料表现出可由外加电场重新取向的自发极化，构成了各种存储器、致动器和传感器应用的基础。然而，由于铁电体固有的机电耦合，极化翻转行为强烈依赖于力学边界条件。在本研究中，我们采用机器学习原子间势来研究单轴压应力对四方相 BaTiO3 极化翻转和畴壁演化的影响。本研究揭示了约 120 MPa 的临界应力，在该应力下发生 90 度极化翻转。超过临界应力后，更大的超晶胞表现出更低的伴随 180 度畴壁形成的极化翻转活化能，且受周期性边界条件的约束更弱，从而促进畴壁形成。此外，增加压应力会降低剩余极化和矫顽场，而在 80 MPa 应力水平下出现双电滞回线。这些发现为应力控制的铁电极化翻转提供了原子级见解，并突显了机械加载在设计可靠铁电器件中的关键作用。
引用
@article{arxiv.2601.12914,
title = {Effect of uniaxial compressive stress on polarization switching and domain wall formation in tetragonal phase BaTiO3 via machine learning potential},
author = {Po-Yen Chen and Teruyasu Mizoguchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.12914},
year = {2026}
}
备注
35 pages, 9 figures + Supplementary Information (3 pages, 3 figures), submitted to Materials & Design