Artificial neural network molecular mechanics of iron grain boundaries
本研究报告的晶界（GB）的能量计算为46个α-铁的结晶倾斜GB使用分子力学的基础上的人工神经网络（ANN）的潜力和比较的结果与计算的基础上的密度泛函理论（DFT），嵌入原子方法（EAM），和修改后的EAM（MEAM）。ANN势的结果与DFT的结果非常一致（平均为5%），而EAM和MEAM与DFT结果有显著差异（平均约为27%）。在Sigma 3（1-12）GB的单轴拉伸计算中，ANN势再现了在DFT中观察到的GB的脆性断裂倾向，而EAM和MEAM错误地显示了延性行为。这些结果表明，作为一个快速和准确的模拟在现代工业世界的高度需求的铁晶界计算的ANN潜力的有效性。
2021-06-24 cond-mat.mtrl-sci
Structural, elastic and thermal properties of cementite (Fe$_3$C) calculated using Modified Embedded Atom Method
采用改进的嵌入原子法（MEAM）势研究了铁碳（Fe-C）合金的结构、弹性和热性能。使用先前开发的Fe和C单元素势来开发Fe-C合金MEAM势，使用基于热力学的优化方案来再现Al 2 O3的结构和弹性性质、bcc Fe中C的间隙能以及L $_{12}$和B $_1$结构中Fe-C合金的形成热。采用分子动力学模拟研究了高温下铁电体的稳定性。通过计算应变胞元的总能量，得到了碲镉汞的9个单晶弹性常数。从多晶弹性常数出发，计算了多晶弹性模量。同时计算了菱铁矿（001）、（010）和（100）面的形成能。采用固/液两相分子动力学模拟研究了碳酸镁的熔化温度、比热容和体积随温度的变化规律。势的预测与第一性原理计算和实验符合得很好。
2014-02-21 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
An Active Learning Interatomic Potential For Defect-Engineered CoCrFeMnNi High-Entropy Alloy
University of Tokyo（东京大学）；Indian Institute of Technology Gandhinagar（甘地纳加尔印度理工学院）；Herbert Gleiter International Institute, Liaoning Academy of Materials（赫伯特·盖勒国际研究所，辽宁材料研究院）；Regional Institute of Education（地区教育学院）
针对CoCrFeMnNi高熵合金原子间势缺失的问题，本研究结合主动学习方案训练含缺陷构型的矩张量势MTP，其预测性能优于MEAM势，已嵌入LAMMPS公开可用。
2025-11-16 cond-mat.mtrl-sci
Quantum-Accurate Spectral Neighbor Analysis Potential Models for Ni-Mo Binary Alloys and FCC Metals
近年来，已经开发了接近密度泛函理论（DFT）计算精度的有效原子间势，其使用满足严格不变性的严格原子描述符，例如，对于同质原子的平移、旋转、排列等。本文将光谱近邻分析势（SNAP）模型推广到bcc-fcc二元合金体系。我们证明，机器学习的SNAP模型可以产生显着的改善，甚至超过完善的，高性能的嵌入原子方法（EAM）和改进的EAM（MEAM）的fcc铜和镍的潜力。我们还报告了一个SNAP模型的fcc Ni-bcc Mo二元系统的机器学习精心构造的元素和金属间化合物的大型计算数据集的发展。我们证明了该二元Ni-Mo SNAP模型在预测Ni-Mo相图时可以达到与实验非常好的一致性，并且在预测许多关键性质如弹性常数、形成能、熔点等时可以达到接近DFT的精度，在整个二进制组成范围内。相比之下，现有的Ni-Mo EAM在相图的预测中具有显著的误差，并且在二元化合物中完全失败。这项工作为多组分合金系统提供了一个系统的模型开发过程，包括一个有效的程序来优化模型拟合中的超参数，并为此类系统的长时间，大规模模拟铺平了道路。
2018-08-16 cond-mat.mtrl-sci
Structure and Elastic properties of Titanium MXenes: evaluation of COMB3, REAXFF and MEAM force fields
本研究评估了COMB3、REAXFF、MEAM三类共10种分子动力学力场对钛基MXenes结构与弹性质的模拟能力，筛选出4种适配性最优的力场，首次给出其线性压缩率数值，为相关计算研究提供参考。
2025-05-26 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci
Exploring the impact of Ti/Al on L12 nanoprecipitation and deformation behavior in CoNiFeAlTi multi-principal element alloys through atomistic simulations
通过混合MD/MC模拟研究CoNiFeAlTi多主元合金中Ti/Al对L12纳米析出的影响，发现析出提高层错能和屈服强度，位错剪切4-8nm析出物增强强度并保持延展性。
2025-06-22 cond-mat.mtrl-sci
On Stress-Strain Responses and Young's Moduli of Single Alkane Molecules, A Molecular Mechanics Study Using the Modified Embedded-Atom Method
在这项工作中，分子力学模拟使用改进的嵌入原子方法（MEAM）的潜力，以产生一系列的正烷烃分子从乙烷（C $_2$ H $_6$）十一烷（n-C $_{11}$ H $_{24}$）在拉伸变形到键断裂点的应力-应变响应。结果进一步推广到一个单一的聚乙烯（PE）链。力、真实柯西应力、真实维里应力和杨氏模量被计算为所有分子的真实应变的函数。在计算单个分子的应力时，基于三种不同的度量建议了三种方法（在本工作中指定为M1、M2和M3）来量化变形期间的瞬时分子横截面积和体积。这些方法的预测相比，理论，第一原理，和实验数据。M1给出了真正的柯西应力和真正的维里应力结果，它们基本上是等效的，这表明它是计算烷烃分子应力的更好方法，因此，PE单链。使用M1、M2和M3的单个PE链的平均弹性模量的MEAM预测分别为401 GPa、172 GPa和147 GPa。虽然这些结果是不同的，但M1给出的模量值与PE的-CH $_2$ CH $_2$ -重复单元在0 K下的从头计算值405 GPa惊人地接近。为了进一步测试MEAM势，计算正交PE晶胞的杨氏模量（C $_{33}$弹性常数），但是其值（184 GPa）比DFT计算值316 GPa低估42%。
2016-05-06 cond-mat.mtrl-sci
Double lattice potential for molecular dynamics simulation of silicon with demonstrated validity
为了再现硅的金刚石结构，提出了一种基于面心立方（fcc）晶格原子间相互作用势的双晶格（DL）势用于分子动力学（MD）模拟.为了验证分子动力学模拟的有效性，还采用了Tersoff势、Stillinger和Weber（SW）势、环境相关的原子间势（EDI）、电荷优化的多体势（COMB）和修正的嵌入原子势（MEAM）进行比较。通过计算原子间距离和原子与近邻原子连线夹角的分布函数，识别了模拟硅系统的晶格。并与理想硅晶体进行了比较。晶格，结晶温度，和弹性常数已计算出从MD模拟使用上述潜力。结果表明，在Tersoff、SW、EDI、COMB和MEAM势的修正下，体系不能呈现金刚石结构，只有DL势才能呈现金刚石晶格。DL势的基态为纤锌矿结构，在快速冷却过程中形成的亚稳态为立方金刚石结构。用DL势模拟得到的物理参数与实验结果一致。研究表明，在上述各种势中，只有DL势适用于硅晶体的分子动力学模拟。
2020-08-11 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph
Rapid Production of Accurate Embedded-Atom Method Potentials for Metal Alloys
经典分子动力学用于合金设计的大规模应用的一个关键限制是合适的原子间势的有限可用性。在这里，我们介绍了快速合金方法产生准确的一般经验电位或RAMPAGE，一个计算经济的程序，从已经存在的单元素电位，可以进一步组合成多组分合金电位生成二元嵌入原子模型电位。我们提出的质量RAMPAGE校准Finnis-Sinclair型EAM电位使用二元Ag-Al和三元Ag-Au-Cu作为案例研究。我们表明，RAMPAGE电位可以再现体性能和部队更大的准确性比其他合金电位。在一些模拟中，观察到优化的交叉相互作用的质量可以超过原始现成的元素势输入的质量。
2022-08-03 cond-mat.mtrl-sci
Fitting of the TB-SMA interatomic potentials for Pt/Cu(111) surface alloy
本文提出了Pt/Cu（111）表面合金TB-SMA原子间相互作用势的新参数。使用实验和{\it ab initio}数据拟合参数。电位不仅再现了铜和铂的体相性质，而且再现了Pt/Cu（111）表面合金的能量特性。该势可用于Pt/Cu（111）表面合金生长的原子尺度模拟。
2018-02-27 cond-mat.mtrl-sci
Spline-based neural network interatomic potentials: blending classical and machine learning models
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文提出融合s-MEAM与神经网络的s-NNP框架，以更低计算复杂度描述复杂数据集，并利用可解释、可跨体系共享的样条滤波器揭示经典势与机器学习势的边界。
2023-10-04 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Empirical oscillating potentials for alloys from ab-initio fits
通过拟合从头算力和能量的数据库，我们可以提取合金的对势，具有简单的六参数分析形式，包括Friedel振荡，它给出了许多复杂的金属间化合物的非常忠实的帐户。作为例子，我们显示的结果（晶体或准晶）结构预测和声子谱的三个系统：Fe-B，Al-Mg-Zn，和Al-Cu-Fe。
2008-02-20 cond-mat.mtrl-sci
Interatomic potential for the compound-forming Li-Pb liquid alloy
液态合金的原子模拟面临着正确模拟基本热力学性质的挑战。本文给出了Li-Pb体系的原子间相互作用势，并对Li-Pb合金的物理性质进行了研究。尽管复杂性，由于锂铅是一个化合物形成系统，预计电荷转移，我们在这里展示了如何的经验EAM形式主义是能够令人满意地描述在很宽的范围内的锂浓度的几个物理性质。应用我们的潜力，锂铅共晶，使我们能够正确地预测许多物理性质的实验观察和计算与从头算技术，以这种方式提供了一个潜在的适合未来的研究背景下的氚增殖毯设计聚变技术。
2013-09-24 cond-mat.mtrl-sci
Empirical oscillating potentials for alloys from ab-initio fits and the prediction of quasicrystal-related structures in the Al-Cu-Sc system
通过拟合从头算力和能量的数据库，我们可以提取合金的对势，具有简单的六参数分析形式，包括Friedel振荡，它给出了许多复杂的金属间化合物的非常忠实的帐户。此外，这样的潜力相结合的方法发现复杂的零温度结构与数百个原子每个细胞，只给出了组成和约束的已知的晶格参数，使用分子动力学淬火。我们将这种方法应用于Al-Cu-Sc准晶体相关系统的结构预测。
2011-09-30 cond-mat.mtrl-sci
Machine Learning Potentials for Alloys: A Detailed Workflow to Predict Phase Diagrams and Benchmark Accuracy
organization= Department of Materials Science；Engineering, Texas A\&M University , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA；organization= J. Mike Walker '66 Department of Mechanical Engineering, Texas A\&M University , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA；organization= Wm Michael Barnes '64 Department of Industrial；Systems Engineering, Texas A\&M University , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA
本文提出了一种利用机器学习势能预测合金相图并评估其准确性的高效工作流程。
2025-06-20 cond-mat.mtrl-sci
Accelerating Amorphous Alloy Discovery: Data-Driven Property Prediction via General-Purpose Machine Learning Interatomic Potential
本文开发了首个面向非晶合金的通用机器学习原子间势，基于20400个构型训练，在能量和力预测上达到近DFT精度，可准确预测密度、杨氏模量和玻璃化转变温度等宏观性质，为数据驱动设计和高通量成分筛选奠定基础。
2025-08-16 cond-mat.mtrl-sci
Phonons in random alloys: the itinerant coherent-potential approximation
我们提出了巡回相干势近似（ICPA），一个分析的，不变性和易于处理的形式的增广空间为基础的，多散射理论在一个单一的网站近似的谐波声子在现实的随机二元合金的质量和力常数的混乱。我们提供的表达式与实验结构因素，如部分和平均光谱函数进行比较所需的数量，并推导出与之相关的总和规则。数值结果为Ni_{55} Pd_{45}和Ni_{50} Pt_{50}合金作为测试用例，前者为弱力常数无序和后者为强。我们目前的色散曲线和无序引起的宽度的结果。直接比较与单点相干势近似（CPA）和实验提供洞察力常数的变化在随机合金的物理。CPA很好地解释了弱力常数无序的情况，但在ICPA成功的情况下，却不能解释强力常数无序。
2002-08-26 cond-mat.mtrl-sci
An augmented space approach to the study of phonons in disordered alloys : comparison between the itinerant coherent-potential approximation and the augmented space recursion
基于第一性原理的密度泛函线性响应理论（即所谓的密度泛函微扰理论\cite{dfpt}）分别与最近发展的两种形式相结合，系统地研究了无序二元合金的晶格动力学。这两种形式是增广空间递归（ASR）和巡回相干势近似（ICPA）。这两种不同的理论（DFPT-ASR和DFPT-ICPA）系统地提供了对早期基于单站点的理论（如CPA等）的改进的层次结构。并且包括无序配置中的非局部相关性。形式主义明确考虑到波动的质量，力常数和散射长度。DFPT与这些公式的结合有助于理解合金中力常数的实际相互作用。我们通过应用于fcc Fe $_{50}$ Pd $_{50}$合金来说明该方法。
2006-10-14 cond-mat.mtrl-sci
Wannier-based implementation of the coherent potential approximation with applications to Fe-based transition-metal alloys
我们制定的相干势近似（CPA）的基础上的Wannier表示开发一个计算效率高的方法处理均匀的随机合金，是独立于所应用的第一性原理电结构代码。为了验证该CPA实现在Wannier表示中的性能，我们检查了Fe基过渡金属合金Fe-X（X = V，Co，Ni和Cu）中的Bloch谱函数，态密度（DOS）和磁矩，并将结果与基于KKR格林函数方法的完善的CPA实现进行比较。Wannier-CPA和KKR-CPA的结果非常接近。Wannier-CPA方法计算量小，对其他物理量和大型复合体系具有广泛的适用性。
2021-11-30 cond-mat.mtrl-sci
Neural-networks model for force prediction in multi-principal-element alloys
原子模拟可以提供有用的洞察多主元素合金的物理性质。然而，经典势大多未能捕获关键的量子（电子结构）效应。我们提出了一个基于深度3D卷积神经网络（3D CNN）的框架，结合体素化技术来设计化学复杂合金的原子间势。我们强调了3D CNN模型的性能及其使用中熵合金TaNbMo计算潜力的功效。为了深入了解体素分辨率的影响，我们实现了两种基于内部和外部边界框的方法。一个有效的三维CNN模型，这是精确的密度泛函理论（DFT）的方法，用于计算潜在的将提供一个有前途的方案，精确的原子模拟的结构和动力学的一般多元素合金。
2021-06-01 cond-mat.mtrl-sci
Ab-initio investigations of novel potential all-d metal Heusler alloys Co$_2$MnNb
本研究利用Wien2k并结合LDA、PBE-GGA与mBJ方法，从头算揭示Co$_2$MnNb在FM态稳定，并发现其自旋相关的各向异性电子结构及自旋电子学应用潜力。
2024-06-08 cond-mat.mtrl-sci
Machine learning potentials for modeling alloys across compositions
该研究结合信息论与机器学习优化化学基序采样，设计机器学习势以准确捕捉合金跨组分的性能变化，并在多种合金上验证了其高精度预测能力。
2025-06-20 cond-mat.mtrl-sci
Jahn-Teller like origin of the tetragonal distortion in disordered Fe-Pd magnetic shape memory alloys
在密度泛函理论的框架下，采用全势局域轨道方法（FPLO）研究了无序Fe $_{x}$ Pd $_{100-x}$合金$(50 < x < 85)$的电子结构和磁性.在相干势近似下处理无序。我们的计算解释了实验磁化数据。Fe-Pd磁性记忆合金中的四方畸变的起源被认为是类Jahn-Teller效应，它使系统在一个很窄的成分范围内降低其能带能量。展望了通过添加第三元素优化合金性能的前景。
2008-12-17 cond-mat.mtrl-sci
Sparse random Fourier features based interatomic potentials for high entropy alloys
本文提出基于稀疏随机傅里叶特征的高熵合金原子间势，以低计算成本实现接近DFT精度的力、熔化行为、缺陷及高温自扩散等性质预测。
2023-12-01 cond-mat.mtrl-sci
Polynomial machine learning potential and its application to global structure search in the ternary Cu-Ag-Au alloy
本研究为三元 Cu-Ag-Au 体系开发了基于多项式不变式的机器学习势，支持高精度原子模拟与全局结构搜索，并能可靠预测全组分性质，方法可推广至其他三元合金体系。
2024-07-30 cond-mat.mtrl-sci
Capturing short-range order in high-entropy alloys with machine learning potentials
本文针对 CrCoNi 比较多种机器学习势训练集构建策略，发现能量误差不等于材料性质预测精度，并提出可捕捉晶相与液相短程有序的 MLP 设计原则。
2024-07-08 cond-mat.mtrl-sci
Radiation damage and phase stability of Al$_x$CrCuFeNi$_y$ alloys using a machine-learned interatomic potential
University of Helsinki（赫尔辛基大学）
本研究利用机器学习互原子势分析Al$_x$CrCuFeNi$_y$合金的辐射损伤与相稳定性，发现等原子组成下FCC向BCC转变，并揭示不同合金成分在辐照下的缺陷浓度差异及短程有序现象。
2025-08-27 cond-mat.mtrl-sci
OptiMat Alloys: a FAIR, living database of multi-principal element alloys enabled by a conversational agent
Empa - Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology（瑞士联邦材料科技研究所）；National Centre for Computational Design and Discovery of Novel Materials MARVEL, Empa（MARVEL新型材料计算设计与发现国家中心）
OptiMat Alloys通过对话代理实现多主元合金探索，结合活数据库、网页界面和不确定性量化，使计算合金筛选更易用，拓展FAIR原则至按需知识生成。
2026-04-30 cond-mat.mtrl-sci
Strain-dependent local empirical pseudopotentials for lattice mismatched III-V semiconductors, their alloys, heterostructures and nanostructures
关于最新的势能函数，请参见Physical Review B，59，15270（1999）中的附录A。
2001-02-01 cond-mat.mtrl-sci
Hydrogen uptake and hydride formation in Al$_x$CoCrFeNi high-entropy alloys: First-principles, universal-potential, and experimental study
Ruhr-Universität Bochum（波鸿鲁尔大学）；Max-Planck-Institut for Sustainable Materials（马克斯·普朗克可持续材料研究所）；University of Stuttgart（斯图加特大学）；Deutsches Elektronen-Synchrotron DESY（德国电子同步辐射中心）；Goethe University Frankfurt（法兰克福歌德大学）；Federal Institute for Materials Research and Testing (BAM)（联邦材料研究与测试研究所）
研究通过实验和计算揭示铝基高熵合金中氢吸收机制，发现铝元素抑制氢溶解，B2有序结构影响氢化物形成。
2026-03-18 cond-mat.mtrl-sci
Accurate Deep Potential model for the Al-Cu-Mg alloy in the full concentration space
结合第一性原理的准确性和潜在的势能面（PES）的描述效率是哲学家的石头，通过原子模拟解开物质的性质。由于相关PES的复杂性和非线性性质，这对于多组分合金体系特别具有挑战性。在这项工作中，我们开发了一个精确的PES模型的铝-铜-镁系统采用深电位（DP），神经网络为基础的PES表示，和DP发生器（DP-GEN），一个并发学习方案，生成一组紧凑的从头算数据进行训练。由此产生的DP模型给出的预测符合第一性原理计算的各种二元和三元体系的基本能量和力学性质，包括形成能，平衡体积，状态方程，间隙能，空位和表面形成能，以及弹性模量。大量的基准测试表明，DP模型是准备好的，将是有用的原子模型的Al-Cu-Mg系统的浓度范围内的全。
2021-03-23 cond-mat.mtrl-sci
Computational design of novel MAX phase alloys for potential hydrogen storage media combining first principles and cluster expansion methods
寻找一种合适的材料在环境大气条件下储氢是材料科学家和化学家的挑战。采用基于第一性原理的团簇展开方法，研究了Ti 2AC（A = Al，Ti，Cr，Mn，Fe，Co，Ni，Cu，Zn）MAX相及其合金的储氢性能。我们发现氢在Ti-A层中是能量稳定的，其中由一个A原子和三个Ti原子组成的四面体位置比Ti-A层中的其他位置更有利于氢的吸附。Ti_2CuC具有最高的氢吸附能。我们发现，83.33%Cu掺杂的Ti 2AlxCu 1-xC合金结构是能量和动力学稳定的，可以存储3.66wt%的氢在环境大气条件下，这是高于Ti 2AlC和Ti 2CuC相。这些发现表明，MAX相的氢容量可以通过掺杂适当的原子种类而显著提高。
2022-11-10 cond-mat.mtrl-sci
Solid-Liquid Phase Diagrams for Binary Metallic Alloys: Adjustable Interatomic Potentials
我们开发了一种新的方法来确定合金的LJ-EAM势，并使用这些来确定二元金属合金的固-液相图，使用Kofke的吉布斯-杜亨积分技术结合半随机正则蒙特卡罗模拟。我们证明，它是可能的，以产生广泛的实验观察到的二元相图（没有金属间相）通过参考的两种元素材料的原子大小和内聚能。在某些情况下，使用单个可调参数来调整相图是有用的（我们为这个自由参数提供了一个很好的选择）。接下来，我们进行了系统的调查的相对原子大小和结合能的元素上的二元相图的效果。然后，我们表明，这种方法导致良好的协议与几个实验的二元相图。这种方法的主要好处不是准确地再现实验相图，而是提供一种方法，通过这种方法可以在模拟研究中连续改变材料的性质。这是使用原子模拟以实验无法获得的方式理解机制和属性的关键之一。
2006-11-20 cond-mat.mtrl-sci
Short-range order and its impacts on the BCC NbMoTaW multi-principal element alloy by the machine-learning potential
本文利用神经网络机器学习势研究短程有序对BCC NbMoTaW多主元合金力学性能的影响，揭示Mo-Ta局部B2有序结构及其对弹性、声子和位错摩擦的强化作用，为计算指导MPEA设计提供新途径。
2022-07-19 cond-mat.mtrl-sci
\textit{Ab initio} study of Bi-based half Heusler alloys as potential thermoelectric prospects
本文采用第一性原理方法研究了六种重元素铋基18-VEC半Heusler合金CoTiBi、CoZrBi、CoHfBi、FeVBi、FeNbBi和FeTaBi，以寻找更好的热电前景。动机是由预期的较低的热导率和最近发现的CoZrBi基材料驱动的。值得注意的是，我们计算出的所有系统的功率因数值显示出的$\sim$ 40\%的增量相比，报告的\textit{p}型CoTiSb。我们建议，在Bi位掺杂，考虑到电子功能，将有助于实现建议的功率因数值。有趣的是，与报道的CoTiSb相比，CoTiBi和CoZrBi的热导率被发现较低，而CoHfBi的热导率几乎平行。我们还提供了保守的估计的品质因数，超过报告的CoTiSb和可比的FeNbSb。总的来说，我们的研究结果表明，铋基三元化合物的高热电性能的潜在的新的候选人。
2019-04-04 cond-mat.mtrl-sci
Ab initio vibrational free energies including anharmonicity for multicomponent alloys
一个密度泛函理论为基础的方法，有效地计算精确的数值振动自由能-包括非谐性-化学复杂的多组分合金。它基于热力学积分和机器学习潜力的组合。我们通过计算原型五组分VNbMoTaW耐火高熵合金的非谐自由能来证明该方法的性能。
2019-02-28 cond-mat.mtrl-sci
cardiGAN: A Generative Adversarial Network Model for Design and Discovery of Multi Principal Element Alloys
多主元素合金（MPEAs），包括高熵合金（HEAs），由于其潜在的理想性能，继续吸引着大量的研究关注。虽然MPEA仍处于广泛的研究中，但传统的（即经验的）合金生产和测试既昂贵又耗时，部分原因是早期发现过程的效率低下，该过程涉及对大量合金成分的实验。将机器学习应用于发现这类新材料是很直观的，迄今为止，只有少数潜在的合金被探索过。在这项工作中，提出了一种概念验证，将生成对抗网络（GANs）与判别神经网络（NN）相结合，以加速对新型MPEAs的探索。通过应用本文的GAN模型，可以直接产生用于MPEA的新组合物，并预测它们的相。为了验证模型的可预测性，提出了由模型设计的合金，并产生了候选合金作为验证。这表明，本文的模型提供了一种方法，可以显着提高新的MPEAs的开发能力和效率。
2022-02-02 cond-mat.mtrl-sci
Mechanical properties of V-4Ti-4Cr alloy from molecular dynamics with a neural-network potential
Joint Institute for High Temperatures（高温联合研究所）；Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院）；Institute for High Pressure Physics（高压物理研究所）；Joint Institute for Nuclear Research（苏联核子联合研究所）
本研究开发了V-Ti-Cr系统的DeepMD-DPA1神经网络势，通过分子动力学计算了V-4Ti-xCr和V-xTi-4Cr合金的弹性模量，发现Cr增加模量而Ti降低模量，且高温下更软，熔点与实验吻合。
2026-10-07 cond-mat.mtrl-sci
A collinear-spin machine learned interatomic potential for Fe$_{7}$Cr$_{2}$Ni alloy
本文基于GAP框架为Fe$_{7}$Cr$_{2}$Ni合金开发了接近DFT精度且支持更大尺度的机器学习原子间势，并扩展出共线自旋模型以预测磁性自旋态引起的结构畸变，为高精度模拟奥氏体钢老化迈出重要一步。
2024-03-08 cond-mat.mtrl-sci
Electrical Transport Properties of Liquid Pb-Li Alloys
一般认为，Faber-Ziman理论、2kF散射模型和有限平均自由程方法可以很好地解释简单液态金属基合金的电输运性质。然而，这些方法对材料的描述很差，偏离了近自由电子（NFE）模型。以Pb-Li体系为例，提出了一种基于模型势理论和t-矩阵方程计算体系电输运性质的新方法.我们把Pb和Li的价数作为确定相移的一个参数。此外，而不是计算相移的Muffin-Tin潜在的，我们已经使用模型潜在的形式主义。结果表明，与上述三种理论方法相比，本耦合方案再现了液态Pb-Li合金电输运性质的定性特征，可用于进一步研究类似体系的电输运性质.
2021-05-26 cond-mat.mtrl-sci
Evaluating Moment Tensor Potential in Ag-Cu Alloy: Accuracy, Transferability, and Phase Diagram Fidelity
本文为Cu-Ag合金开发了矩张量势（MTP），在DFT数据上训练后，其在缺陷能量、表面性质和共晶相图预测上显著优于经典EAM势，且无需拟合高温相变即可准确预测共晶温度和成分，验证了MTP对不混溶金属体系建模的有效性。
2025-08-25 cond-mat.mtrl-sci
Thermoelectric Potential of NaVAs Half-Heusler Alloy: Insights from Ab-initio Calculations
本研究通过第一性原理计算发现NaVAs半霍伊斯勒合金具有半金属性、铁磁性及高热电优值（ZT接近1.0），是一种适用于绿色能源的多功能材料。
2025-09-07 cond-mat.mtrl-sci
Evaluating and improving the predictive accuracy of mixing enthalpies and volumes in disordered alloys from universal pre-trained machine learning potentials
本研究评估了MACE、CHGNET和M3GNET等通用预训练机器学习势在预测21个二元合金系统混合焓和体积中的准确性，发现其预测精度不足，但通过补充相关训练数据可显著提升性能，并可用于加速第一性原理结构弛豫步骤。
2024-06-27 cond-mat.mtrl-sci
Potential improvement for elastocaloric performances of shape memory alloys through comparing with natural rubber
比较了天然橡胶（NR）和形状记忆合金（SMA）的弹热效应，并提出了SMA的弹热性能的潜在改进。NR和SMA的应力-应变曲线均存在平台和滞后现象。它们归因于相似的相变：NR中的应变诱导结晶（SIC）和SMA中的马氏体相变。对于天然橡胶，预应变可以减少大应变的缺点。对于SMA，在应力平台区，应力随应变的变化较小。因此，SMA的大的动态应力的缺点被提议通过用于直接在该应力平台区中工作的静态预应力来减少。选择合适的预应变（预应力）和应变幅值可以使NR的eC效应工作在相变区（SIC）。这种方法可以提高NR的eC强度和疲劳寿命。由于SMA的相变（马氏体相变）与NR相似，因此也提出了这种方法来改善SMA的eC性能。
2016-06-16 cond-mat.mtrl-sci
Modeling the Elastic Energy of Alloys: Potential Pitfalls of Continuum Treatments
在基廷模型和密度泛函计算的背景下，二元合金的弹性能建模时出现的一些问题进行了讨论。Keating模型是基于二元合金中弹性相互作用的原子模型，使用具有物种依赖平衡长度的谐波弹簧。结果表明，应变场的连续极限是合金线弹性力学的常用方程，它们能正确地反映粗晶位移场。另外，还建立了弹性能的连续极限的欧拉-拉格朗日方程将产生相同的应变场方程。然而，对原子模型的弹性能的直接计算表明，弹性能的连续表示在定性和定量上都是不正确的。这是因为它没有考虑原子尺度的成分不均匀性。重要的是，我们还表明，精细混合的合金往往有更多的弹性能量比隔离系统，这是相反的预测由一些连续理论。它还表明，应变薄膜的传统使用的合金系统的有效失配低估了应变能。在某些模型中，这一缺点是通过包括一个弹性贡献的混合焓，其特征在于在连续浓度方面处理。原子模型的直接计算表明，这种方法有严重的困难。结果表明，弹性对混合焓的贡献是各向异性的和尺度相关的。在Si/Ge和Ag/Pt体系的密度泛函理论计算中也发现了这种效应。这项工作表明，它是至关重要的，包括在任何弹性模型的微观安排，以实现甚至定性正确的行为。
2015-11-04 cond-mat.mtrl-sci
Revealing the impact of chemical short-range order on radiation damage in MoNbTaVW high-entropy alloys using a machine-learning potential
本研究利用混合 Monte Carlo/分子动力学模拟与机器学习势，发现化学短程有序（CSRO）通过促进间隙原子扩散和抑制空位迁移提升 MoNbTaVW 合金的辐射耐受性，但 CSRO 在低剂量累积辐照下迅速退化，其辐照稳定性是维持该增益的关键。
2025-07-16 cond-mat.mtrl-sci
Efficient small-cell sampling for machine-learning potentials of multi-principal element alloys
针对多主元合金机器学习势训练数据构建难题，提出仅用一元和二元小晶胞结构的SCS方法，实现一次性高效生成代表性数据集，并在多个合金体系中验证其准确性。
2025-10-19 cond-mat.mtrl-sci
Composition Susceptibility and the Role of One, Two and Three Body Interactions in Glass Forming Alloys: Cu$_{50}$Zr$_{50}$ vs Ni$_{50}$Al$_{50}$
在本文中，我们比较了一个良好的金属玻璃形成体，Cu $_{50}$ Zr $_{50}$，和一个差的玻璃形成体，Ni $_{50}$ Al $_{50}$的组成波动和相互作用势。计算了Bhatia-Thornton关联函数。受NiAl表面化学有序观察的启发，我们推导出一个新的性质，R $_{cn}$（q），对应于浓度对密度扰动的线性敏感性。我们提出了一个直接比较的两个模型合金的潜力，使用二阶密度展开，建立一个机构的能量起着至关重要的作用，在稳定的晶体相对于液体在两种合金，但三体贡献的熔化热是显着更大的NiAl，CuZr。
2019-01-15 cond-mat.mtrl-sci
Electronic structure and magnetism of Fe$_{3-x}$V$_{x}$X (X = Si, Ga and Al) alloys by the KKR-CPA method
我们提出了第一性原理电荷和自旋自洽电子结构计算的Heusler型无序合金Fe $_{3-x}$ V $_{x}$ X三种不同的类金属X=（Si，Ga和Al）。在这些计算中，我们使用的方法的基础上的Korringa-Kohn- Rostoker形式主义和相干势近似（KKR-CPA），广义处理多组分复杂合金中的无序。
1999-10-15 cond-mat.mtrl-sci
Ground-State Structure Search of Defective High-Entropy Alloys Using Machine-Learning Potentials and Monte Carlo Sampling
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）
PAIPAI通过结合机器学习势和蒙特卡洛采样，高效预测高熵合金中缺陷和间隙物种的基态结构。
2026-03-09 cond-mat.mtrl-sci
Structure of the glass-forming metallic liquids by ab-initio and classical molecular dynamics, a case study: quenching the Cu60Ti20Zr20 alloy
我们考虑的问题，通过熔体淬火的金属合金的非晶化，半经验势的分子动力学模拟预测。以Cu-Ti-Zr三元过渡金属合金为例，参考从头算方法，讨论了势函数的参数化。在非晶态的对结构计算从潜在的Stillinger-Weber形式。淬火过程中的参数的可转移性进行了研究，使用两个参数化：从固态数据，像往常一样，从一个新的参数化的液体结构。通过调整液体的配对结构，发现纯组元与合金之间具有良好的传递性。用这种方法预测的液体结构与实验结果吻合得很好，与用固体校正法得到的结果相反。最终的结构，淬火后的非晶态，确定与新的一组参数被证明是非常接近的从头算一个，后者是在最近的X射线衍射实验非常一致。从热容的行为估计相应的玻璃化转变的临界温度。使用半经验势和从头计算模拟预测的结构之间的一致性的讨论，并比较不同的实验数据强调的问题的最终结构的热力学路径上的依赖性遵循达到非晶态。
2015-11-05 cond-mat.mtrl-sci
Investigations of the Effects of Pressure on the Structural and Electronic Properties of Co$_2$VZ (Z = Al, Be) Full Heusler Alloy: A Comparative Study Using DFT
本文利用WIEN2K程序结合WC-GGA和mBJ交换关联势，系统研究了0-30 GPa压力下Co₂VZ（Z=Al, Be）全赫斯勒合金的结构、磁性与电子性质，发现无结构相变，并揭示了带隙随压力变化的斜率差异源于介电常数与量子限域效应的竞争。
2024-06-09 cond-mat.mtrl-sci
Magnetic Modulation in Mechanical Alloyed Cr1.4fe0.6o3 Oxide
通过机械合金化和热退火制备了Cr_（1.4）Fe_（0.6）O_3化合物。利用XRD谱、SEM照片和EDAX能谱的微观分析，研究了合金化合物的结构演变。合金化样品为R3C空间群的菱面体结构。调制的磁秩序的观察证实了系统的Fe原子扩散到Cr网站的晶格结构。场诱导的磁性行为被认为是在退火样品的磁化数据的场依赖性。该行为与机械合金化样品显著不同。实验结果提供了考虑本材料作为光电应用的潜在候选者的迹象。
2008-10-02 cond-mat.mtrl-sci
Accurate Screening of Functional Materials with Machine-Learning Potential and Transfer-Learned Regressions: Heusler Alloy Benchmark
Research Center for Magnetic and Spintronic Materials, National Institute for Materials Science（磁性及自旋材料研究中心，物质材料研究机构）；Digital Transformation Initiative Center for Magnetic Materials (DXMag), National Institute for Materials Science（磁性材料数字化转型倡议中心（DXMag），物质材料研究机构）
本文提出利用机器学习和迁移学习方法筛选具有高磁晶各向异性能的Heusler合金，通过高通量工作流程和密度泛函理论验证，提升材料预测精度。
2026-01-02 cond-mat.mtrl-sci
