使用机器学习原子间势研究 Al$_x$CrCuFeNi$_y$ 合金的辐照损伤与相稳定性
材料科学
2026-02-10 v2
摘要
我们利用包含磁性效应的密度泛函理论计算所得的一组多样化结构，为 AlCrCuFeNi 高熵合金（HEA）开发了一种机器学习原子间势。该势函数基于计算高效的表格化高斯近似势方法，是用于 HEA 系统分子动力学模拟的通用模型，并额外侧重于辐照损伤效应。我们使用该势函数研究不同成分下 AlCrCuFeNi HEA 的关键性质，重点关注 FCC/BCC 相稳定性。通过 Monte Carlo 交换模拟来理解 HEA 的稳定性和偏聚，揭示了明显的 FeCr 和 Cu 偏聚。在接近等原子成分时，遵循价电子浓度稳定性规则，检测到从 FCC 到 BCC 的转变。此外，我们进行了重叠级联模拟以研究辐照损伤的产生和耐受性。不同合金成分表现出缺陷浓度的显著差异，且所有合金成分均表现出部分元素在缺陷内部或周围的富集。我们发现，通常较低的 Al 含量对应于辐照期间较低的缺陷浓度。此外，作为持续辐照的结果，观察到了明显的短程有序。
引用
@article{arxiv.2503.07344,
title = {Radiation damage and phase stability of Al$_x$CrCuFeNi$_y$ alloys using a machine-learned interatomic potential},
author = {Aslak Fellman and Jesper Byggmästar and Fredric Granberg and Flyura Djurabekova and Kai Nordlund},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.07344},
year = {2026}
}