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 |
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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 |
Zugehörige Links: | |
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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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
- Mo–Si Alloys Studied by Atomistic Computer Simulations Using a Novel Machine‐Learning Interatomic Potential: Thermodynamics and Interface Phenomena. (deposited 19 Nov 2024 12:26) [Gegenwärtig angezeigt]
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