2020年12月14日
从汽车到卫星，从建筑材料到电子产品，先进的金属合金在现代生活的关键部分都是必不可少的。欧洲杯足球竞彩但是，由于研究人员对构成大多数金属的微小晶粒之间的边界所发生的事情的模糊理解，为特定用途创造具有最佳强度、硬度、耐腐蚀性、导电性等性能的新合金一直受到限制。
当两种金属混合在一起时，次级金属的原子可能沿着晶界聚集，或者它们可能通过晶内的原子晶格扩散。
材料的总体性能很大程度上取决于这些原子的行为，但直到现在还没有系统的方法来预测它们的行为。
麻省理工学院(MIT)的研究人员现在找到了一种方法，利用计算机模拟和机器学习过程的结合，对这些性能进行详细预测，从而指导用于各种应用的新合金的开发。
研究结果发表在今天的杂志上自然通讯在一篇由研究生马利克·瓦吉(Malik Wagih)、博士后彼得·拉森(Peter Larsen)和材料科学与工程教授克里斯托弗·舒赫(Christopher Schuh欧洲杯足球竞彩)撰写的论文中。欧洲杯线上买球
Schuh解释说，理解多晶金属的原子级行为是一项艰巨的挑战，我们使用的金属绝大多数都是多晶金属。
然而，单晶中的原子是按照有序的模式排列的，因此相邻原子之间的关系简单而可预测，而大多数金属物体中的多个微小晶体则不是这样。“晶体在我们所说的晶界处粉碎在一起。而在传统的结构材料中，有无数这样的边界，”他说。
这些边界有助于确定材料的属性。“你可以把它们想象成把晶体粘在一起的胶水，”他说。“但它们是无序的，原子混杂在一起。它们与加入的任何一种晶体都不匹配。”
他说，这意味着它们提供了数十亿种可能的原子排列方式，而晶体中只有几种。创造新的合金包括“试图在金属内部设计这些区域，实际上要比在晶体中设计复杂数十亿倍。”
Schuh用邻居做了一个类比。“这有点像住在郊区，你周围可能有12个邻居。在大多数金属中，你环顾四周，你会看到12个人他们离你的距离都是一样的。这完全是同质的。而在晶粒边界，你仍然有大约12个邻居，但他们都在不同的距离，他们都是不同方向上不同大小的房子。”
他说，传统上，那些设计新合金的人只是简单地跳过这个问题，或者只是看看晶界的平均性能，就好像它们都是一样的，尽管他们知道事实并非如此。
相反,团队决定方法问题严格通过检查配置和交互的实际分布情况下,大量的代表,然后使用机器学习算法来推断这些特定的情况下,提供一系列可能的合金预测值的变化。
在某些情况下，沿着晶界聚集原子是一种理想的性能，可以提高金属的硬度和耐腐蚀性能，但有时也会导致脆化。
根据合金的预期用途，工程师将尝试优化性能组合。在这项研究中，该团队基于文献中基本水平上描述的组合，检查了200多种贱金属和合金金属的不同组合。
然后，研究人员系统地模拟了其中一些化合物，以研究它们的晶界结构。这些数据被用于使用机器学习生成预测，然后通过更集中的模拟进行验证。机器学习的预测与详细的测量结果非常吻合。
Wagih说，因此，研究人员能够证明，许多曾经被排除为不可行的合金组合实际上是可行的。他说，根据这项研究编制的新数据库已经在公共领域公开，可以帮助任何正在研究设计新合金的人。
该团队正在推进分析工作。“在我们的理想世界中，我们要做的是把元素周期表中的所有金属，然后把元素周期表中的所有其他元素加到它上面，”Schuh说。
“所以你把元素周期表和它自己叉乘，然后你会检查每一个可能的组合。他说，对于这些组合中的大多数，还没有基本的数据，但随着越来越多的模拟完成和数据收集，这可以集成到新的系统中。
这项工作得到了美国能源部基础能源科学办公室的支持。欧洲杯线上买球
来源:https://www.mit.edu/