机器学习赋能的化学短程原子有序度层析成像
材料科学
2023-03-24 v1
摘要
在固体中，化学短程有序（CSRO）是指某些物种原子占据特定晶体位点的自组织现象。CSRO正日益被视为调控材料力学与功能特性的一种手段。然而，CSRO畴的形态、数密度和原子构型与性能之间的定量关系仍不清楚。在此，我们展示了机器学习增强的原子探针层析（APT）如何挖掘近原子分辨的APT数据，并联合利用该技术的高元素灵敏度，对CoCrNi中熵合金中的CSRO提供三维定量分析。我们揭示了多种CSRO构型，其形成得到最先进蒙特卡洛模拟的支持。对这些CSRO的定量分析使我们能够建立加工参数与物理性能之间的关系。CSRO的明确表征将有助于通过操控原子尺度结构来改进先进材料设计策略。
引用
@article{arxiv.2303.13433,
title = {Machine learning-enabled tomographic imaging of chemical short-range atomic ordering},
author = {Yue Li and Timoteo Colnaghi and Yilun Gong and Huaide Zhang and Yuan Yu and Ye Wei and Bin Gan and Min Song and Andreas Marek and Markus Rampp and Siyuan Zhang and Zongrui Pei and Matthias Wuttig and Jörg Neugebauer and Zhangwei Wang and Baptiste Gault},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13433},
year = {2023}
}