基于ab initio和机器学习分子动力学的钒和钀高压熔化及弹性行为
材料科学
2025-11-26 v1 数学物理
math.MP
应用物理
计算物理
摘要
在高压下，族VB过渡金属钒（V）和钀（Nb）表现出简单晶体结构但复杂的物理行为，如异常压缩诱导的软化和加热诱导的硬化（CISHIH）。同时，晶格热膨胀在提升温度下对HIH的影响尚未被调查。因此，本研究利用ab initio（AIMD）和机器学习分子动力学（MLMD）来探讨V和Nb在高压下的熔化及异常机械软硬化行为。仿真结果表明，Nb在先前实验中报告的高温Pnma相高度易受机械不稳定性影响并退回到以bcc为主的相。此发现促使我们对Nb的高压熔化线进行了修正。与V相比，Nb的熔化温度显著高于现有的理论和实验估计。AIMD仿真表明，原子热位移对V和Nb的HIH影响大于纯电子温度效应。此外，在0-250 GPa的压力范围内，使用MLMD研究了V和Nb的温度依赖异常弹性行为。材料的机械性能从HIH转变为加热软化，阐明了热膨胀诱导的软化与HIH之间的竞争。该研究深化了对V和Nb物理性质的理解，为建立这些金属的准确态方程和本构模型提供了关键理论基础。
引用
@article{arxiv.2511.20197,
title = {High-pressure melting and elastic behavior of vanadium and niobium based on ab initio and machine learning molecular dynamics},
author = {Hao Wang and Dan Wang and Long Hao and Jun Li and Hua Y. Geng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.20197},
year = {2025}
}
备注
34 pages, 10 figures, with supplementary material