機器學習大尺度分子模擬助力解密超彈性高熵金屬間化合物合金的變形機制
研究簡介
本中心包淳偉研究員與國際研究團隊合作,首次結合原子尺度模擬機器學習模型與實驗團隊深入研究CoNiHfTiZr超彈性Elinvar複雜組成合金的機械性質。在本研究中,香港城市大學的團隊發現該複雜組成合金在彈性區間之外同時具有高強度與高韌性的特質,而包研究員團隊利用機器學習訓練出具量子化學計算精度的CoNiHfTiZr勢能預測模型,在一系列大尺度分子模擬中成功捕捉到此一高晶格扭曲複雜組成合金的差排運動及其運動機制,發現差排運動、溫度與合金微結構間的關聯,從而由微觀角度解釋了該複雜組成合金的獨特機械性質。該研究成果已發表在期刊《Nature Communications》。