Leimeroth, Niklas ; Rohrer, Jochen ; Albe, Karsten (2024)
Structure–property relations of silicon oxycarbides studied using a machine learning interatomic potential.
In: Journal of the American Ceramic Society, 2024, 107 (10)
doi: 10.26083/tuprints-00028275
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion
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Kurzbeschreibung (Abstract)
Silicon oxycarbides show outstanding versatility due to their highly tunable composition and microstructure. Consequently, a key challenge is a thorough knowledge of structure–property relations in the system. In this work, we fit an atomic cluster expansion potential to a set of actively learned density‐functional theory training data spanning a wide configurational space. We demonstrate the ability of the potential to produce realistic amorphous structures and rationalize the formation of different morphologies of the turbostratic free carbon phase. Finally, we relate the materials stiffness to its composition and microstructure, finding a delicate dependence on Si‐C bonds that contradicts commonly assumed relations to the free carbon phase.
| Typ des Eintrags: | Artikel |
|---|---|
| Erschienen: | 2024 |
| Autor(en): | Leimeroth, Niklas ; Rohrer, Jochen ; Albe, Karsten |
| Art des Eintrags: | Zweitveröffentlichung |
| Titel: | Structure–property relations of silicon oxycarbides studied using a machine learning interatomic potential |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 19 November 2024 |
| Ort: | Darmstadt |
| Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: | Oktober 2024 |
| Ort der Erstveröffentlichung: | Oxford |
| Verlag: | Wiley-Blackwell |
| Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | Journal of the American Ceramic Society |
| Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 107 |
| (Heft-)Nummer: | 10 |
| DOI: | 10.26083/tuprints-00028275 |
| URL / URN: | https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/28275 |
| Zugehörige Links: | |
| Herkunft: | Zweitveröffentlichung DeepGreen |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Silicon oxycarbides show outstanding versatility due to their highly tunable composition and microstructure. Consequently, a key challenge is a thorough knowledge of structure–property relations in the system. In this work, we fit an atomic cluster expansion potential to a set of actively learned density‐functional theory training data spanning a wide configurational space. We demonstrate the ability of the potential to produce realistic amorphous structures and rationalize the formation of different morphologies of the turbostratic free carbon phase. Finally, we relate the materials stiffness to its composition and microstructure, finding a delicate dependence on Si‐C bonds that contradicts commonly assumed relations to the free carbon phase. |
| Freie Schlagworte: | atomistic simulation, silicon oxycarbide, structure, Young‐s modulus |
| Status: | Verlagsversion |
| URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-282758 |
| Zusätzliche Informationen: | This article also appears in: Editor’s Choice JACerS 2024 |
| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 540 Chemie 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 660 Technische Chemie |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften > Materialwissenschaft 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften > Materialwissenschaft > Fachgebiet Materialmodellierung |
| Hinterlegungsdatum: | 19 Nov 2024 12:28 |
| Letzte Änderung: | 20 Nov 2024 11:04 |
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
- Structure–property relations of silicon oxycarbides studied using a machine learning interatomic potential. (deposited 19 Nov 2024 12:28) [Gegenwärtig angezeigt]
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