論文の概要: Phase discovery with active learning: Application to structural phase transitions in equiatomic NiTi

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05568v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 22:22:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 01:56:32.917736
• Title: Phase discovery with active learning: Application to structural phase transitions in equiatomic NiTi
• Title（参考訳）: 能動学習による相発見:等原子NiTiの構造相転移への応用
• Authors: Jonathan Vandermause, Anders Johansson, Yucong Miao, Joost J. Vlassak and Boris Kozinsky
• Abstract要約: ニッケルチタン(NiTi)は、様々な生体医療・工学機器で用いられる形状記憶合金である。 そこで我々は, LDA, PBE, PBEsol, SCAN DFT関数に基づいて, NPT NiTi の4つの機械学習力場を訓練する。 驚いたことに、大規模な分子動力学シミュレーションでは、SCANモデルのみが可逆的なB19'-> B2相転移を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nickel titanium (NiTi) is a protypical shape-memory alloy used in a range of biomedical and engineering devices, but direct molecular dynamics simulations of the martensitic B19' -> B2 phase transition driving its shape-memory behavior are rare and have relied on classical force fields with limited accuracy. Here, we train four machine-learned force fields for equiatomic NiTi based on the LDA, PBE, PBEsol, and SCAN DFT functionals. The models are trained on the fly during NPT molecular dynamics, with DFT calculations and model updates performed automatically whenever the uncertainty of a local energy prediction exceeds a chosen threshold. The models achieve accuracies of 1-2 meV/atom during training and are shown to closely track DFT predictions of B2 and B19' elastic constants and phonon frequencies. Surprisingly, in large-scale molecular dynamics simulations, only the SCAN model predicts a reversible B19' -> B2 phase transition, with the LDA, PBE, and PBEsol models predicting a reversible transition to a previously uncharacterized low-volume phase, which we hypothesize to be a new stable high-pressure phase. We examine the structure of the new phase and estimate its stability on the temperature-pressure phase diagram. This work establishes an automated active learning protocol for studying displacive transformations, reveals important differences between DFT functionals that can only be detected in large-scale simulations, provides an accurate force field for NiTi, and identifies a new phase.
• Abstract（参考訳）: ニッケルチタン (niti) は、様々な生体医学および工学装置で使用される非定型形状記憶合金であるが、その形状記憶挙動を駆動するマルテンサイトb19' -> b2相転移の直接分子動力学シミュレーションは稀であり、精度に乏しい古典的力場に依存する。 ここでは、LDA, PBE, PBEsol, SCAN DFT関数に基づいて、等原子NiTiに対して4つの機械学習力場を訓練する。 NPT分子動力学において、局所エネルギー予測の不確かさが選択しきい値を超えると、DFT計算とモデル更新が自動的に実行される。 モデルはトレーニング中に1-2 meV/atomの精度を達成し、B2およびB19の弾性定数とフォノン周波数のDFT予測を密に追跡する。 驚いたことに、大規模な分子動力学シミュレーションでは、SCANモデルのみが可逆的なB19' -> B2相転移を予測し、LDA, PBE, PBEsolモデルはそれまでの非特性化低体積相への可逆的な遷移を予測する。 温度-圧力相図上の新相の構造を考察し,その安定性を推定した。 この研究は、解凍変換を研究するための自動能動学習プロトコルを確立し、大規模なシミュレーションでのみ検出できるDFT関数間の重要な違いを明らかにし、NiTiの正確な力場を提供し、新しい位相を特定する。

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