用于钨中辐射损伤与缺陷的机器学习原子间势
计算物理
2019-10-24 v2 材料科学
摘要
我们采用高斯近似势（Gaussian Approximation Potential）框架为钨引入一种机器学习原子间势。我们特别关注与辐射诱导碰撞级联及其产生损伤模拟相关的性质，包括用于短程多体级联运动的真实排斥势以及对液相的良好描述。此外，该势准确复现表面性质以及空位和自间隙原子团簇的能量学，这些一直是现有势函数长期存在的缺陷。该势函数能够以空前精度实现钨中辐射损伤的分子动力学模拟。
引用
@article{arxiv.1908.07330,
title = {Machine-learning interatomic potential for radiation damage and defects in tungsten},
author = {Jesper Byggmästar and Ali Hamedani and Kai Nordlund and Flyura Djurabekova},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.07330},
year = {2019}
}