Al-Ti金属合金熔体的分子动力学模拟基于可迁移的机器学习势能
材料科学
2026-04-30 v1 软凝聚态物质
摘要
我们研究了作为温度和组成函数的二元铝钛液态金属合金的结构和动力学性质。我们利用MD模拟，使用Song等人于2024年发表于Nature Communications 15, 10208的可迁移机器学习势能开发的模型，并将结果与实验数据进行比较。尽管该势能最初是在固体属性上训练的，但我们发现液态状态的实验数据与模拟结果良好一致。机器学习势能良好捕捉了过量体积和结构的组成变化。该模拟允许离开局部 packing 与化学有序性效应的区分；后者在Al-Ti中较弱。讨论了如黏度和扩散系数等动力学量。
引用
@article{arxiv.2604.26362,
title = {Molecular Dynamics simulations of Al-Ti metallic alloy melts using a transferable machine-learning potential},
author = {Yuna Kato and Jürgen Brillo and Dirk Holland-Moritz and Fan Yang and Thomas C. Hansen and Thomas Voigtmann and Linnea Heitmeier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.26362},
year = {2026}
}