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Mo–Si Alloys Studied by Atomistic Computer Simulations Using a Novel Machine‐Learning Interatomic Potential: Thermodynamics and Interface Phenomena

Lenchuk, Olena ; Rohrer, Jochen ; Albe, Karsten (2024)
Mo–Si Alloys Studied by Atomistic Computer Simulations Using a Novel Machine‐Learning Interatomic Potential: Thermodynamics and Interface Phenomena.
In: Advanced Engineering Materials, 2024, 26 (17)
doi: 10.26083/tuprints-00028276
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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Kurzbeschreibung (Abstract)

A machine‐learning interatomic potential for Mo–Si alloys based on the atomic cluster expansion formalism is presented, its performance is validated, and it is applied for studying interface phenomena. Structural parameters, elastic constants, and melting temperatures of the crystalline body‐centered cubic Mo, diamond Si, and stable Mo–Si alloys (Mo₃Si, Mo₅Si₃, and MoSi₂) are calculated and compared to experimental values. Using the trained potential defect, formation energies are calculated and the thermodynamic stability of various MoxSiy alloys is discussed with focus on Mo₃Si. Finally, the intermixing between Mo and Si phases is studied by performing interface simulations of Mo|Si. The crystallization behavior of the Mo₃Si phase provides additional evidence for the off‐stoichiometric composition of this intermetallic phase.

Typ des Eintrags: Artikel
Erschienen: 2024
Autor(en): Lenchuk, Olena ; Rohrer, Jochen ; Albe, Karsten
Art des Eintrags: Zweitveröffentlichung
Titel: Mo–Si Alloys Studied by Atomistic Computer Simulations Using a Novel Machine‐Learning Interatomic Potential: Thermodynamics and Interface Phenomena
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 19 November 2024
Ort: Darmstadt
Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: September 2024
Ort der Erstveröffentlichung: Weinheim
Verlag: Wiley-VCH
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: Advanced Engineering Materials
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: 26
(Heft-)Nummer: 17
Kollation: 12 Seiten
DOI: 10.26083/tuprints-00028276
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/28276
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Herkunft: Zweitveröffentlichung DeepGreen
Kurzbeschreibung (Abstract):

A machine‐learning interatomic potential for Mo–Si alloys based on the atomic cluster expansion formalism is presented, its performance is validated, and it is applied for studying interface phenomena. Structural parameters, elastic constants, and melting temperatures of the crystalline body‐centered cubic Mo, diamond Si, and stable Mo–Si alloys (Mo₃Si, Mo₅Si₃, and MoSi₂) are calculated and compared to experimental values. Using the trained potential defect, formation energies are calculated and the thermodynamic stability of various MoxSiy alloys is discussed with focus on Mo₃Si. Finally, the intermixing between Mo and Si phases is studied by performing interface simulations of Mo|Si. The crystallization behavior of the Mo₃Si phase provides additional evidence for the off‐stoichiometric composition of this intermetallic phase.

Freie Schlagworte: machine‐learning interatomic potentials, molecular dynamics, Mo–Si alloys, refractory alloys
ID-Nummer: Artikel-ID: 2302043
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-282760
Zusätzliche Informationen:

Special Issue: Materials Compounds from Composite Materials for Applications in Extreme Conditions

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 540 Chemie
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
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 12:26
Letzte Änderung: 20 Nov 2024 13:02
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