Атомистическое моделирование особенностей формирования микроструктуры бинарных систем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Осуществлен выбор и верификация моделей межатомного взаимодействия для молекулярно-динамического моделирования кристаллизации из расплава применительно к бинарным системам со значительным отличием температур солидуса и ликвидуса на примере сплавов Cu–Ni и Mo–Ni. Выполнена верификация используемых потенциалов на основе термодинамических расчетов равновесных параметров плавления и по доступным экспериментальным данным. Определены условия образования, характеристики и особенности эволюции кристаллической структуры в процессе затвердевания бинарных систем и сплавов со значительным отличием температур солидуса и ликвидуса. Проведены крупномасштабные атомистические расчеты перераспределения компонент бинарного сплава Mo–Ni при его кристаллизации из расплава.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Р. М. Кичигин

Российский Федеральный Ядерный Центр — Всероссийский Научно-Исследовательский Институт Технической Физики им. академика Е.И. Забабахина

Email: chirkovpv@vniitf.ru
Россия, Снежинск, 456770

П. В. Чирков

Российский Федеральный Ядерный Центр — Всероссийский Научно-Исследовательский Институт Технической Физики им. академика Е.И. Забабахина

Автор, ответственный за переписку.
Email: chirkovpv@vniitf.ru
Россия, Снежинск, 456770

А. В. Караваев

Российский Федеральный Ядерный Центр — Всероссийский Научно-Исследовательский Институт Технической Физики им. академика Е.И. Забабахина

Email: chirkovpv@vniitf.ru
Россия, Снежинск, 456770

В. В. Дремов

Российский Федеральный Ядерный Центр — Всероссийский Научно-Исследовательский Институт Технической Физики им. академика Е.И. Забабахина

Email: chirkovpv@vniitf.ru
Россия, Снежинск, 456770

Список литературы

  1. Dremov V.V., Chirkov P.V., Karavaev A.V. Molecular dynamics study of the effect of extended ingrain defects on grain growth kinetics in nanocrystalline copper // Sci. Rep. 2021. V. 11. P. 934.
  2. Ivanov I.A., Dub V.S., Karabutov A.A., Cherepetskaya E.B., Bychkov A.S., Kudinov I.A., Gapeev A.A., Krivilyov M.D., Simakov N.N., Gruzd S.A., Lomaev S.L., Dremov V.V., Chirkov P.V., Kichigin R.M., Karavaev A.V., Anufriev M. Yu., Kuper K.E. Effect of laser-induced ultrasound treatment on material structure in laser surface treatment for selective laser melting applications // Sci. Rep. 2021. V. 11. P. 23501.
  3. Karavaev A.V., Chirkov P.V., Kichigin R.M., Dremov V.V. Atomistic simulation of hardening in bcc iron-based alloys caused by nanoprecipitates // Comp. Mat. Sci. 2023. V. 225. P. 112383.
  4. Mahata A., Zaeem M.A., Baskes M.I. Understanding homogeneous nucleation in solidification of aluminum by molecular dynamics simulations // Model. Simul. Mater. Sci. Eng. 2018. V. 26. P. 025007.
  5. Daw M.S., Baskes M.I. Embedded-atom method: Derivation and application to impurities, surfaces, and other defects in metals // Phys. Rev. B. 1984. V. 29. P. 6443.
  6. Baskes M.I. Modified embedded-atom potentials for cubic materials and impurities // Phys. Rev. B. 1992. V. 46. P. 2727.
  7. Baskes M.I., Johnson R.A. Modified embedded atom potentials for HCP metals // Model. Simul. Mater. Sci. Eng. 1994. V. 2. P. 147.
  8. Bartók A.P., Payne M.C., Kondor R., Csányi G. Gaussian Approximation Potentials: The Accuracy of Quantum Mechanics, without the Electrons // Phys. Rev. Lett. 2010. 104. P. 136403.
  9. Bartók A.P., Kondor R., Csányi G. On representing chemical environments // Phys. Rev. B. 2013. V. 87. P. 184115.
  10. Deringer V.L., Bartók A.P., Bernstein N., Wilkins D.M., Ceriotti M., Csányi G. Gaussian process regression for materials and molecules // Chem. Rev. 2021. V. 121. P. 10073–10141.
  11. Thompson A.P., Swiler L.P., Trott C.R. Spectral neighbor analysis method for automated generation of quantum-accurate interatomic potentials // J. Comp. Physics. 2015. V. 285. P. 316–330.
  12. Shapeev A.V. Moment Tensor Potentials: a class of systematically improvable interatomic potentials // Multiscale Model. Simul. 2016. V. 14. P. 1153–1173.
  13. Podryabinkin E.V., Shapeev A.V. Active learning of linearly parametrized interatomic potentials // Comput. Mater. Sci. 2017. V. 140. P. 171–180.
  14. Wang H., Zhang L., Han J., Weinan E. DeePMD-kit: A deep learning package for many-body potential energy representation and molecular dynamics // Comput. Phys. Comm. 2018. V. 228. P. 178–184.
  15. Zuo Y., Chen C., Li X., Deng Z., Chen Y., Behler J., Csányi G., Shapeev A.V., Thompson A.P., Wood M.A., Ong S.P. Performance and cost assessment of machine learning interatomic potentials // J. Phys. Chem. A. 2020. V. 124. P. 731–745.
  16. Thompson A.P., Aktulga H.M., Berger R., Bolintineanu D.S., Brown W.M., Crozier P.S., Veld P., Kohlmeyer A., Moore S.G., Nguyen T.D., Trung D. LAMMPS — a flexible simulation tool for particle-based materials modeling at the atomic, meso, and continuum scales // Comput. Phys. Commun. 2022. V. 271. P. 108171.
  17. Stukowski A., Albe K. Extracting dislocations and non-dislocation crystal defects from atomistic simulation data // Model. Simul. Mater. Sci. Eng. 2010. V. 18. P. 015012.
  18. Stukowski A. Computational analysis methods in atomistic modeling of crystals // J. Metals. 2014. V. 66. P. 399–407.
  19. Larsen P.M., Schmidt S., Schiotz, J. Robust structural identification via polyhedral template matching // Model. Simul. Mater. Sci. Eng. 2016. V. 24. Р. 055007.
  20. Freitas R., Asta M., de Koning M. Nonequilibrium free-energy calculation of solids using LAMMPS // Comp. Mat. Sci. 2016. V. 112. P. 333–341.
  21. de Koning M., Antonelli A. Einstein crystal as a reference system in free energy estimation using adiabatic switching // Phys. Rev. E1996. V. 53. P. 465–474.
  22. Okamoto H. Phase diagrams for binary alloys // ASM international, Materials Park, OH. 2000. 356 p.
  23. Зиновьев B.E. Теплофизические свойства металлов при высоких температурах. Справочное издание. М.: Металлургия, 1989. 385 c.
  24. Sheng H.W., Kramer M.J., Cadien A., Fujita T., Chen M.W. Highly optimized Embedded-Atom-Method potentials for fourteen fcc metals // Phys. Rev. B. 2011. V. 83. P. 134118.
  25. Li X.-G., Hu C., Chen C., Deng Z., Luo J., Ong S.P. Quantum-accurate spectral neighbor analysis potential models for Ni–Mo binary alloys and fcc metals // Phys. Rev. B. 2018. V. 98. P. 094104.
  26. Chen C., Deng Z., Tran R., Tang H., Chu I.-H., Ong S.P. Accurate force field for molybdenum by machine learning large materials data // Phys. Rev. Mat. 2017. V. 1. P. 043603.
  27. Galvin C.O.T., Burr P.A., Cooper M.W.D., Fossati P.C.M., Grimes R.W. Using molecular dynamics to predict the solidus and liquidus of mixed oxides (Th, U)O2, (Th, Pu)O2 and (Pu, U)O2 // J. Nuc. Mat. 2020. V. 534. P. 152127.
  28. Galvin C.O.T., Grimes R.W., Burra P.A. A molecular dynamics method to identify the liquidus and solidus in a binary phase diagram // Comp. Mat. Science. 2021. V. 186. P. 110016.
  29. Nose S. A unified formulation of the constant temperature molecular dynamics methods // J. Chem. Phys. 1984. V. 81. P. 511.
  30. Hoover W.G. Canonical dynamics: Equilibrium phase-space distributions // Phys. Rev. A. 1985. V. 31. P. 1695.
  31. Bastow B.D., Kirkwood D.H. Solid/liquid equilibrium in the copper–nickel–tin system determined by microprobe analysis // J. Institute of Metal. 1971. V. 99. P. 277.
  32. Feest E.A., Doherty R.D. The Cu–Ni equilibrium phase diagram // J. Institute of Metal. 1971. V. 3. P. 102.
  33. Predel B., Mohs R. Thermodynamische Untersuchung flüssiger Nickel–Kupfer-Legierungen // Archiv für das Eisenhüttenwesen. 1971. V. 42. P. 575.
  34. Schurmann E., Schultz E. Untersuchengen zum Verlauf der Liquidus und Solidus linien in den Systemen Kupfer-Mangan und Kupfer–Nickel // International Journal of Materials Research. 1971. V. 62. P. 758.
  35. Zhou S.H., Wang Y., Jiang C., Zhu J.Z., Chen L.-Q., Liu Z.-K. First-principles calculations and thermodynamic modeling of the Ni–Mo system // Mater. Sci. Eng. A. 2005. V. 39. P. 288.
  36. Casselton R.E.W., Hume-Rothery W. The equilibrium diagram of the system molybdenum-nickel // J. Less-Common Met. 1964. V. 7. P. 212–221.
  37. Wicker A., Allibert C., Driole J., Bonnier E. Etude dʹéquilibres de phases dans les systèmes Ni-Nb-Mo, Ni–Nb et Ni–Mo // Comptes rendus hebdomadaires des séances de l'Académie des sciences: Sér. C. 1971. V. 271. P. 273.
  38. Kang S.-J., Song Y.-D., Kaysser W.A., Hofmann H. Determination of Mo solidus in the Mo-Ni system by electrolytic phase separation method // Intern. J. Mater. Research. 1984. V. 75. P. 86.
  39. Yaqoob K., Joubert J.-M. Experimental investigation of the Mo–Ni–Re system // J. All. Comp. 2013. V. 559. P. 101.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема определения равновесных концентраций веществ в расплаве и ГЦК-кристалле для бинарных систем с помощью CMI-метода на примере Cu–Ni при температуре T = 1700 К. В левой колонке показаны атомы никеля (красным) и меди (синим), в правой колонке — структуры образцов (зеленым цветом — ГЦК-кристалл, серым — жидкость). Строки: а — двухфазная система в начальный момент моделирования; б – рост кристалла при недостатке меди в расплаве; в – плавление кристалла при избытке меди в расплаве; г – граница кристалл/жидкость находится в равновесии.

Скачать (263KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Бинарная фазовая диаграмма (линии солидуса и ликвидуса) для бинарного сплава Cu–Ni: красная линия с закрашенными шестиугольниками — расчет CMI-методом (настоящая работа), остальными маркерами показаны результаты экспериментов [31–34]; штриховая линия — аппроксимация совокупности экспериментальных данных; бирюзовые линии — результаты расчетов линии солидуса и ликвидуса CMI-методом из работы [28].

Скачать (143KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Движение границы ОЦК-кристалл/жидкость (колонка слева — синим цветом показан ОЦК-кристалл, серым — расплав) и концентрация никеля (колонка справа — синим цветом показаны атомы никеля, атомы молибдена не показаны) в образце на различные моменты времени: а – начало расчета t = 0; б – момент времени t = 5 нс; в – момент времени t = 11 нс; г – момент окончания расчета, соответствующий t = 19 нс.

Скачать (983KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Профили концентрации никеля в системе вдоль наиболее длинного направления перпендикулярно границе раздела кристалл–жидкость на моменты времени, представленные на рис. 3.

Скачать (126KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Бинарная фазовая диаграмма (линии солидуса и ликвидуса) для системы Mo–Ni: штриховая линия — результаты термодинамических расчетов методикой CALPHAD [35], символы — экспериментальные данные [36–39], оранжевая линия — результаты КМД моделирования со SNAP потенциалом, полученные в работе [26], красная линия — КМД-расчет CMI-методом (настоящая работа), черный незакрашенный квадрат — начальная концентрация никеля в расплаве, черные закрашенные квадраты — равновесные концентрации никеля в ОЦК-кристалле и расплаве, полученные методом роста кристалла.

Скачать (119KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Состояния системы (показаны только атомы никеля; в закристаллизовавшихся областях содержание никеля заметно ниже) на разные моменты времени (разные этапы роста ОЦК-структуры) КМД-моделирования роста ОЦК-кристаллитов в сплаве Mo c 14 ат. % Ni при температуре T = 2700 К.

Скачать (2MB)
Метаданные
8. Рис. 7. Профиль концентрации никеля в моделируемом образце сплава Mo c 14 ат. % Ni при росте кристаллитов на момент времени (а) t = 6 нс и (б) t = 10 нс.

Скачать (254KB)
Метаданные