基于机器学习增强的密度泛函理论方法研究无序(Ti0.5Zr0.5)2AlC MAX相的高温氧化行为

P. Singh; D. Sauceda; R. Arroyavea

doi:10.1016/j.mlblux.2021.100062

基于机器学习增强的密度泛函理论方法研究无序(Ti0.5Zr0.5)2AlC MAX相的高温氧化行为

材料科学 2021-05-11 v1

作者: P. Singh , D. Sauceda , R. Arroyavea

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摘要

锆基MAX相因其出色的辐照行为和与核电发电技术相关的高中子透过率而备受关注。尽管对晶态MAX相物理行为的理解不断加深，但由于体系复杂性增加，无序MAX相的高温氧化行为及反应机理在理论和实验两方面均尚不明确。在此，我们对有序Ti2AlC与无序(Ti0.5Zr0.5)2AlC的高温热力学稳定性与氧化行为（反应产物与化学活性）进行了详细的对比评估。我们相信这些新见解将增进我们对无序MAX相中氧化过程的理解。

关键词

MAX相无序材料高温氧化机器学习密度泛函理论热力学稳定性

引用

@article{arxiv.2101.07460,
  title  = {High temperature oxidation behavior of disordered (Ti0.5Zr0.5)2AlC MAX phase via a Machine Learning-Augmented DFT Approach},
  author = {P. Singh and D. Sauceda and R. Arroyavea},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07460},
  year   = {2021}
}

备注

8 pages; 2 Figures; 1 Table

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