論文の概要: Grain segmentation in atomistic simulations using orientation-based iterative self-organizing data analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03348v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 20:44:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 16:05:51.155423
• Title: Grain segmentation in atomistic simulations using orientation-based iterative self-organizing data analysis
• Title（参考訳）: 方位に基づく反復自己組織化データ解析による原子シミュレーションにおける粒界分節化
• Authors: M. Vimal and S. Sandfeld and A. Prakash
• Abstract要約: 教師なし機械学習アルゴリズムを用いて、原子論的な構成の粒界分割法を提案する。 提案手法はOrisodataアルゴリズムと呼ばれ,反復的な自己組織化データ解析手法に基づいて,向き空間で動作するように修正されている。 その結果,Orisodataアルゴリズムは変形双対と低角粒界で分離された領域を正確に同定できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Atomistic simulations have now established themselves as an indispensable tool in understanding deformation mechanisms of materials at the atomic scale. Large scale simulations are regularly used to study the behavior of polycrystalline materials at the nanoscale. In this work, we propose a method for grain segmentation of an atomistic configuration using an unsupervised machine learning algorithm that clusters atoms into individual grains based on their orientation. The proposed method, called the Orisodata algorithm, is based on the iterative self-organizing data analysis technique and is modified to work in the orientation space. The working of the algorithm is demonstrated on a 122 grain nanocrystalline thin film sample in both undeformed and deformed states. The Orisodata algorithm is also compared with two other grain segmentation algorithms available in the open-source visualization tool Ovito. The results show that the Orisodata algorithm is able to correctly identify deformation twins as well as regions separated by low angle grain boundaries. The model parameters have intuitive physical meaning and relate to similar thresholds used in experiments, which not only helps obtain optimal values but also facilitates easy interpretation and validation of results.
• Abstract（参考訳）: 原子論的シミュレーションは、原子スケールでの材料の変形機構を理解する上で欠かせない道具として確立されている。 ナノスケールでの多結晶材料の挙動を研究するために、大規模シミュレーションが定期的に用いられる。 本研究では,非教師付き機械学習アルゴリズムを用いて,原子を個々の粒に群集し,その配向に基づいて粒状構造を粒状分節化する手法を提案する。 提案手法はOrisodataアルゴリズムと呼ばれ,反復的な自己組織化データ解析手法に基づいて,向き空間で動作するように修正されている。 アルゴリズムの動作は、未変形および変形状態の122の結晶ナノ結晶薄膜試料上で実証される。 Orisodataアルゴリズムは、オープンソースビジュアライゼーションツールOvitoで利用可能な他の2つのグレーンセグメンテーションアルゴリズムと比較される。 その結果,Orisodataアルゴリズムは変形双対と低角粒界で分離された領域を正確に同定できることがわかった。 モデルパラメータは直感的な物理的意味を持ち、実験で使われる類似のしきい値と関連しており、最適な値を得るのに役立つだけでなく、結果の解釈や検証を容易にする。

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