論文の概要: Physics-Transfer Learning for Material Strength Screening
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07526v1
- Date: Tue, 12 Mar 2024 11:05:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 21:52:28.074657
- Title: Physics-Transfer Learning for Material Strength Screening
- Title（参考訳）: 材料強度スクリーニングのための物理トランスファー学習
- Authors: Yingjie Zhao and Zian Zhang and Zhiping Xu
- Abstract要約: ピエルス応力(Peierls stress)は、結晶の塑性における中心的な概念の1つで、塑性の流れへの変位の抵抗を通じて強度を測定する。
経験的原子論シミュレーションから結晶塑性の物理を学ぶための物理移動フレームワークを提案する。
次に, 物質パラメータの化学的に正確な密度汎関数理論に基づく計算から, ピエルス応力を予測した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The strength of materials, like many problems in the natural sciences, spans
multiple length and time scales, and the solution has to balance accuracy and
performance. Peierls stress is one of the central concepts in crystal
plasticity that measures the strength through the resistance of a dislocation
to plastic flow. The determination of Peierls stress involves a multiscale
nature depending on both elastic lattice responses and the energy landscape of
crystal slips. Material screening by strength via the Peierls stress from
first-principles calculations is computationally intractable for the nonlocal
characteristics of dislocations, and not included in the state-of-the-art
computational material databases. In this work, we propose a physics-transfer
framework to learn the physics of crystal plasticity from empirical atomistic
simulations and then predict the Peierls stress from chemically accurate
density functional theory-based calculations of material parameters. Notably,
the strengths of single-crystalline metals can be predicted from a few
single-point calculations for the deformed lattice and on the {\gamma} surface,
allowing efficient, high-throughput screening for material discovery.
Uncertainty quantification is carried out to assess the accuracy of models and
sources of errors, showing reduced physical and system uncertainties in the
predictions by elevating the fidelity of training models. This physics-transfer
framework can be generalized to other problems facing the accuracy-performance
dilemma, by harnessing the hierarchy of physics in the multiscale models of
materials science.
- Abstract（参考訳）: 自然科学の多くの問題と同様、材料の強度は複数の長さと時間スケールにまたがっており、解は精度と性能のバランスをとる必要がある。
パイエルズ応力は結晶塑性の中心的な概念の一つであり、塑性流動への転位抵抗を通じて強度を測定する。
ピエルス応力の決定は、弾性格子応答と結晶スリップのエネルギー景観の両方に依存するマルチスケールの性質を含む。
第一原理計算からのパイエルス応力による強度による物質スクリーニングは転位の非局所的特性に対して計算上は難解であり、最先端の計算材料データベースには含まれない。
本研究では, 経験的原子論シミュレーションから結晶塑性の物理を学習し, 化学的に正確な密度汎関数理論に基づく材料パラメータの計算からピエルス応力を予測する物理移動フレームワークを提案する。
特に、変形格子とガンマ表面のいくつかの単一点計算から単結晶金属の強度を予測でき、材料発見のための効率的な高出力スクリーニングが可能になる。
モデルと誤差源の精度を評価するために不確かさ定量を行い、トレーニングモデルの忠実度を高めて予測における物理的およびシステム不確かさを低減した。
この物理移動フレームワークは、材料科学のマルチスケールモデルにおける物理の階層構造を利用することにより、精度性能ジレンマに直面する他の問題に一般化することができる。
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