論文の概要: Structural and mechanical properties of W-Cu compounds characterized by a neural-network-based potential

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12558v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 00:48:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:28:17.014932
• Title: Structural and mechanical properties of W-Cu compounds characterized by a neural-network-based potential
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく電位によるW-Cu化合物の構造と機械的性質
• Authors: Jianchuan Liu, Tao Chen, Sheng Mao, Mohan Chenb,
• Abstract要約: 本研究では, 全濃度CuxW100-x化合物に対する密度汎関数理論データを用いたモデルを提案する。 Cu含有量が増加すると、これらの化合物は高い臨界ひずみと低い臨界応力が生じる。 予測された変形モードにおける脆性-延性遷移は、約37.5 at % Cu で予測される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5065830586440745
• License:
• Abstract: Tungsten-copper (W-Cu) compounds are widely utilized in various industrial fields due to their exceptional mechanical properties. In this study, we have developed a neural-network-based deep potential (DP) model that covers a wide range of temperatures, ranging from 0 to 3,000 K, and pressures, varying from 0 to 10 GPa. This study presents a model trained using density functional theory data for full concentration CuxW100-x compounds. Through this model, we systematically investigate the structural and mechanical properties of W-Cu alloys and have the following findings. First, the bulk modulus (B) and Young's modulus (E) of W-Cu alloys exhibit a linear decline as the Cu content increases, indicating a softening trend in the CuxW100-x compounds as the Cu concentration rises. Second, a higher Cu content results in higher critical strain and lower critical stress for these compounds. A brittle-to-ductile transition in the deformation mode predicted is predicted at around 37.5 at. % Cu content. Third, tensile loading tests in the W-Cu gradient structure reveal that Cu-poor region serves as a barrier, hindering shear band propagation while promoting new shear band formation in the Cu-rich region. The above results from the DP model are anticipated to aid in exploring the physical mechanisms underlying the complex phenomena of W-Cu systems and contribute to the advancement of methodologies for materials simulation.
• Abstract（参考訳）: タングステン・コッパー (W-Cu) 化合物は、その特有な機械的性質から、様々な産業分野で広く利用されている。 本研究では,0から3,000Kの温度と0から10GPaの圧力を網羅する,ニューラルネットベースのディープポテンシャル(DP)モデルを開発した。 本研究では, 全濃度CuxW100-x化合物に対する密度汎関数理論データを用いたモデルを提案する。 本モデルを用いて, W-Cu合金の組織と機械的性質を系統的に検討し, 以下の知見を得た。 まず,W-Cu合金のバルク率 (B) とヤング率 (E) はCu含有量の増加とともに直線的に低下し,Cu濃度が上昇するにつれてCuxW100-x化合物の軟化傾向を示す。 第2に、Cu含有量が増加すると、これらの化合物は高い臨界ひずみと低い臨界応力が生じる。 予測された変形モードにおける脆性-延性遷移を約37.5で予測する。 %であった。 第3に、W-Cu勾配構造における引張荷重試験により、Cu-ポー領域がバリアとして機能し、Cu-リッチ領域における新しいせん断帯の形成を阻害することが明らかとなった。 以上の結果から,W-Cu系の複雑な現象を基礎とした物理機構の探索を支援し,材料シミュレーションの方法論の発展に寄与することが期待できる。

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