Везде

ОФНЖурнал экспериментальной и теоретической физики Journal of Experimental and Theoretical Physics

  • ISSN (Print) 0044-4510
  • ISSN (Online) 3034-641X

Точность, производительность и переносимость межчастичных потенциалов для сплавов Al–Cu: сравнение моделей погруженного атома и глубокого машинного обучения

Вы можете
Код статьи
10.31857/S004445102312012X-1
DOI
10.31857/S004445102312012X
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Хазиева Е. О.
  • Аффилиация:
    Институт металлургии Уральского отделелния Российской академии наук
    Уральский Федеральный университет им. первого Президента России Б. Н. Ельцина
Том/ Выпуск
Том 164 / Номер выпуска 6
Страницы
980-995
Аннотация
В последние несколько лет достигнут существенный прогресс в атомистическом моделировании материалов, связанный с применением методов машинного обучения для построения классических межатомных потенциалов взаимодействия. Такие потенциалы представляют собой многочастичные функции с большим количеством варьируемых параметров, значения которых оптимизируются с использованием энергий и сил, вычисленных для различных атомных конфигураций с помощью ab initio-методов. В данной работе мы разработали потенциал машинного обучения на основе глубоких нейронных сетей (DP) для сплавов Al-Cu и сравнили его точность и производительность c потенциалом погруженного атома (2NN-MEAМ). Анализ полученных результатов позволяет заключить, что разработанный DP обеспечивает достаточно высокую точность расчета структурных, термодинамических, транспортных свойств сплавов Al-Cu как в твердом, так и в жидком состояниях во всем диапазоне составов и широком интервале температур. При этом точность MEAM при расчете тех же свойств в целом заметно ниже. Было показано, что использование потенциалов на основе нейронных сетей при моделировании на современных графических процессорах позволяет добиться производительности расчетов одного порядка c МЕАМ-вычислениями, что, как минимум, на 4 порядка выше вычислительной эффективности ab initio-расчетов. Важнейшим результатом явился вывод о возможности применения DP, параметризованных с использованием конфигураций, соответствующих расплавам и идеальным кристаллам, для моделирования структурных дефектов в кристаллах и межфазных поверхностей.
Ключевые слова
Дата публикации
16.09.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
3

Библиография

  1. 1. Y. Mishin, Acta Mater. 214, 116980 (2021).
  2. 2. Г. Э. Норман, С. В. Стариков, В. В. Стегайлов, ЖЭТФ 141, 910 (2012).
  3. 3. E. M. Kirova, G. E. Norman, and V. V. Pisarev, Comput. Mater. Sci. 172, 109367 (2020).
  4. 4. Р. М. Хуснутдинов, А. В. Мокшин, С. Г. Меньшикова, А. Л. Бельтюков, В. И. Ладьянов, ЖЭТФ 149, 9941004 (2016).
  5. 5. R. M. Khusnutdino, R. R. Khairullina, A. L. Beltyukov, V. I. Lad'yanov, and A. V. Mokshin, J. Phys.: Cond. Matt. 33, 104006 (2021).
  6. 6. B. N. Galimzyanov and A. V. Mokshin, Int. J. Sol. Struct. 224, 111047 (2021).
  7. 7. M. Ceriotti Michele, C. Clementi, and O. A. von Lilienfeld, J. Chem. Phys. 154, 160401 (2021).
  8. 8. Y. Mishin, Acta Materialia 214, 116980 (2021).
  9. 9. J. A. von Lilienfeld and K. Burke, Nature Communications 11, 4895 (2020).
  10. 10. J. Behler and G. Cs'anyi, Eur. Phys. J. B 94, 142 (2021).
  11. 11. V. L. Deringer, J. Phys.: Energy 2, 041003 (2020).
  12. 12. N. Mueller, A. Hernandez, and Wang Chuhong, J. Chem. Phys. 152, 050902 (2020).
  13. 13. V. L. Deringer, M. A. Caro, and G. Cs'anyi, Advanced Materials 31, 1902765 (2019).
  14. 14. J. Behler, J. Chem. Phys. 145, 170901 (2016).
  15. 15. И. А. Балякин, Р. Е. Рыльцев, Н. М. Щелкачев, Письма в ЖЭТФ 117, 377384 (2023).
  16. 16. M. Benoit, J. Amodeo, S.Combettes, I. Khaled, A. Roux, and J. Lam, Mach. Learn.: Sci. Technol 2 025003 (2021).
  17. 17. B. Monserrat, J. G. Brandenburg, E. A. Engel, and Bingqing Cheng, Nat Commun 11, 5757 (2020).
  18. 18. Y. Plevachuk, V. Sklyarchuk, A. Yakymovych, S. Eckert, B. Willers, and K. Eigenfeld., Metall. Mater. Trans. A 39, 3040 (2008).
  19. 19. B.-J. Lee and M. I. Baskes, Phys. Rev. B 62, 8564 (2000).
  20. 20. A. Mahata, T. Mukhopadhyay, and Mohsen Asle Zaeem, Comput. Mater. Sci. 201, 110902 (2022).
  21. 21. E. Asadi, M. Asle Zaeem, S. Nouranian, and M. I. Baskes, Acta Materialia 86, 169181 (2015).
  22. 22. B.-J. Lee, J.-H. Shim, and M. I. Baskes, Phys. Rev. B 68, 144112 (2003).
  23. 23. T. Wen, L. Zhang, H. Wang, E. Weinan, and D. J. Srolovitz, Materials Futures 1, 022601 (2022).
  24. 24. Niu Haiyang, L. Bonati, P. M. Piaggi, and M. Parrinello, Nature Commun. 11, 2654 (2020).
  25. 25. G. M. Sommers, A. M. F. Calegari, Zhang Linfeng, Wang Han, and R. Car, Phys. Chem. Chem. Phys. 22, 10592 (2020).
  26. 26. T. E. Gartner, Zhang Linfeng, P. M. Piaggi, R. Car, A. Z. Panagiotopoulos, and P. G. Debenedetti, PNAS 117, 26040 (2020).
  27. 27. I. A. Balyakin, S. V. Rempel, R. E. Ryltsev, and A. A. Rempel, Phys. Rev. E. 102, 052125 (2020).
  28. 28. T. Wen, Wang Cai-Zhuang, M. J. Kramer, Sun Yang, Ye Beilin, Wang Haidi, Liu Xueyuan, Zhang Chao, Zhang Feng, Ho Kai-Ming, and Wang Nan, Phys. Rev. B 100, 174101 (2019).
  29. 29. L. Tang, Z. J. Yang, T. Q. Wen, K. M. Ho, M. J. Kramer, C. Z. Wang, Phys. Chem. Chem. Phys. 22, 18467 (2020).
  30. 30. Zhang Linfeng, Wang Han, R. Car, and E. Weinan, J. Chem. Phys. 152, 154701 (2021).
  31. 31. C. M. Andolina, P. Williamson, and W. A. Saidi, J. Chem. Phys. 126, 236001 (2020).
  32. 32. E. V. Podryabinkin, A. V. Shapeev, Comput. Mater. Sci. 140, 171 (2017).
  33. 33. Y. Zhang et al., Comput. Phys.Commun. 253, 107206 (2020).
  34. 34. V. T. Witusiewicz, U. Hecht, S. G. Fries, and S. Rex, J. Alloys Comp. 385, 133 (2004).
  35. 35. C. W. Bale, P. Chartrand, S. A. Degterov et al., Calphad 26, 189 (2002).
  36. 36. G. Kresse and J. Furthmuller, Phys. Rev. B 54, 11169 (1996).
  37. 37. J. P. Perdew, J. A. Chevary, S. H. Vosko, K. A. Jackson, M. R. Pederson, D. J. Singh, and C. Fiolhais, Phys. Rev. B 46, 6671 (1992).
  38. 38. J. P. Perdew and Wang Yue, Phys. Rev. B 46, 6671 (1992).
  39. 39. G. Kresse and D. Joubert, Phys. Rev. B 59, 1758 (1999).
  40. 40. R. E. Ryltsev and N. M. Chtchelkatchev, J. Mol. Liq. 349, 118181 (2022).
  41. 41. J. Brillo and I. Engry, Z. Metallkd. 95, 691 (2004).
  42. 42. J. W. Arblaster, ASM International Materials Park 684, (2018).
  43. 43. E. S. Levin, G. D. Ayushina, and P. V. Gel'd, High Temperature 6, 416418 (1968).
  44. 44. W. J. Coy and R. S. Mateer, Trans. Amer. Soc. Metals 58, 99 (1955).
  45. 45. A. A. Aleksashkina, M. M. Demin, V. I. Mazhukin, Keldysh Institute preprints 066, (2018).
  46. 46. S. Y. Wang, M. J. Kramer, M. Xu, S. Wu, S. G. Hao, D. J. Sordelet, K. M. Ho, and C. Z. Wang, Phys. Rev. B 79, 144205 (2009).
  47. 47. U. K. Stolz, I. Arpshofen, F. Sommer and B. Predel, J. Phase Equilibria 14, 473 (1993).
  48. 48. V. M. Sandakov, Esin Yu. O., P. V Gel'd, V. D. Shantarin, Russ. J. Phys. Chem. 45, 1150 (1971).
  49. 49. F. Birch, Phys. Rev. 71, 809 (1947).
  50. 50. R. E. Ryltsev and N. M. Chtchelkatchev. J. Chem. Phy. 141, 124509 (2014).
  51. 51. A. McDonough, S. P.Russo, and I. K. Snook, Phys. Rev. E 63, 026109 (2001).
  52. 52. M. H. Ernst, Phys. Rev. E 71, 030101 (2005).
  53. 53. In-Chul Yeh and G. Hummer, J. Phys. Chem. B 108, 15873 (2004).
  54. 54. V. I. Deshchenya, N. D. Kondratyuk, A. V. Lankin, and G. E. Norman, Russ. J. Phys. Chem. A 96, 556 (2022).
  55. 55. U. Dahlborg, M. Besser, M. J. Kramer, J. R. Morris, and M. Calvo-Dahlborg, Physica B 412, 50 (2013).
  56. 56. J. Brillo, S. M. Chathoth, M. M. Koza, and A. Meyer, Appl. Phys. Lett. 93, 121905 (2008).
  57. 57. W. Y. Wang, J. J. Han, H. Z. Fang, J. Wang, Y. F. Liang, S. L. Shang, Y. Wang, X. J. Liu, L. J. Kecskes, S. N. Mathaudhu, X. Hui, and Z. K. Liu, Acta Materialia 97, 75 (2015).
  58. 58. C. Rey-Castro and L. F. Vega, J. Phys. Chem. B 110, 14426 (2006).
  59. 59. M. Schick, J. Brillo, I. Egry, and B. Hallstedt, J. Mater. Sci. 47, 8145 (2012).
  60. 60. N. Ouchi et al., Proc. 9th Asian Thermophysical Properties Conference, Beijing, China, 109301 (2010).
  61. 61. A. V. Karavaev, V. V. Dremov, and F. A. Sapozhnikov, J. Nuclear Materials 524, 149 (2019).
  62. 62. V. V. Dremov, P. V. Chirkov, and A. V. Karavaev, Sci. Rep. 11, 934 (2021).
  63. 63. V. V. Dremov and A. V. Karavaev, Procedia Manufacturing 37, 599 (2019).
  64. 64. D. Marchand, A. Jain, A. Glensk, and W. A. Curtin, Phys. Rev. Materials 4, 103601 (2020).
  65. 65. D. Marchand and W. A. Curtin, Phys. Rev. Materials 6, 053803 (2022).
  66. 66. К. Ю. Окишев, Кристаллохимия и дефекты кристаллического строения: учебное пособие, Изд-во ЮУрГУ (2007).
  67. 67. Guo Zhuoqiang et al., Proc. 27th ACM SIGPLAN Symp. on Principles and Practice of Parallel Programming (2022).
  68. 68. F. Dorner, Z. Sukurma, C. Dellago, and G. Kresse, Phys. Rev. Lett. 121, 195701 (2018).
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека