晶界中的小面与能量预测：晶格匹配与分子动力学
材料科学
2024-05-20 v1
摘要
许多材料性质可追溯至其晶界的性质。因此，晶界能（GBE）是微观结构分析与建模中关注的关键量。计算晶界能的标准方法是分子动力学（MD）；然而，由于所需计算时间过长，实时MD计算并不可行。晶格匹配（LM）是一种快速估算GBE的降阶方法；然而，它仅在相对有限的数据集上经过测试，且缺乏合适的误差评估手段。在本工作中，我们利用Homer等人[1]最近发布的数据集，评估LM在整个晶界空间上的性能，并为LM配备误差估计度量。LM用于生成Homer数据集中全部7304个晶界的能量估计以及小面形态预测。与先前工作一致，观察到LM对低能晶界的预测与MD结果吻合良好。此外，LM与MD总体吻合较好，且误差大致随预测能量值线性变化；这使得未来LM计算能够建立经验误差估计。LM方法的一个关键部分是解理弛豫，它通过对边界平面取向的紧致空间（S2）进行凸化来修正预期能量。原始的Homer数据集不允许解理，但经过延长退火后，出现了与LM预测相似的小面图案。
引用
@article{arxiv.2312.00952,
title = {Facet and energy predictions in grain boundaries: lattice matching and molecular dynamics},
author = {Bruno Dobrovolski and C. Braxton Owens and Gus L. W. Hart and Eric R. Homer and Brandon Runnels},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.00952},
year = {2024}
}