論文の概要: Discovering High-Strength Alloys via Physics-Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07526v2
• Date: Sun, 26 Jan 2025 07:32:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:49:57.019839
• Title: Discovering High-Strength Alloys via Physics-Transfer Learning
• Title（参考訳）: 物理変換学習による高強度合金の発見
• Authors: Yingjie Zhao, Hongbo Zhou, Zian Zhang, Zhenxing Bo, Baoan Sun, Minqiang Jiang, Zhiping Xu,
• Abstract要約: ピエルス応力は、塑性流動に対する転位抵抗を評価して材料強度を測定する。 本稿では、力場シミュレーションで訓練されたニューラルネットワークを利用して結晶の塑性物理を理解するためのデータ駆動フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2438700252649395
• License:
• Abstract: Predicting the strength of materials requires considering various length and time scales, striking a balance between accuracy and efficiency. Peierls stress measures material strength by evaluating dislocation resistance to plastic flow, reliant on elastic lattice responses and crystal slip energy landscape. Computational challenges due to the non-local and non-equilibrium nature of dislocations prohibit Peierls stress evaluation from state-of-the-art material databases. We propose a data-driven framework that leverages neural networks trained on force field simulations to understand crystal plasticity physics, predicting Peierls stress from material parameters derived via density functional theory computations, which are otherwise computationally intensive for direct dislocation modeling. This physics transfer approach successfully screen the strength of metallic alloys from a limited number of single-point calculations with chemical accuracy. Guided by these predictions, we fabricate high-strength binary alloys previously unexplored, utilizing high-throughput ion beam deposition techniques. The framework extends to problems facing the accuracy-performance dilemma in general by harnessing the hierarchy of physics of multiscale models in materials sciences.
• Abstract（参考訳）: 材料の強度を予測するには、様々な長さと時間スケールを考慮し、精度と効率のバランスをとる必要がある。 ピエルス応力は, 弾性格子応答と結晶すべりエネルギーのランドスケープに依存する塑性流動に対する転位抵抗を評価し, 材料強度を測定する。 ディスロケーションの非局所的および非平衡性に起因する計算上の課題は、最先端の材料データベースからのピエルス応力評価を禁止している。 本稿では, 力場シミュレーションでトレーニングしたニューラルネットワークを用いて, 密度汎関数理論計算によって導出される物質パラメータから, ピエルス応力を予測し, 直接転位モデリングに重きを置くデータ駆動型フレームワークを提案する。 この物理移動法は、化学的精度で限られた数個の単点計算から金属合金の強度を遮蔽することに成功した。 これらの予測で導かれた高強度二元合金を, 高出力イオンビーム堆積法を用いて作製した。 このフレームワークは、材料科学におけるマルチスケールモデルの物理階層を利用することにより、一般に精度の高いジレンマに直面している問題にまで拡張される。

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