Anharmonic vs. relaxational sound damping in glasses: II. Vitreous silica
重新分析了石英玻璃的声速和阻尼的频散与温度的关系。热激活弛豫解释了在10 K以上的声波和超声频率下观察到的声音衰减。它的外推到高超音速制度表明，热浴的非谐耦合成为重要的布里渊散射测量。在35 GHz和室温下，由于这种非谐性的阻尼被发现是近两倍的热激活松弛产生的。分析还揭示了一个相当大的速度增加与温度无关的声音分散。这表明二氧化硅经历了一个逐渐的结构变化，该变化已经在室温以下开始。
2005-11-22 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Prediction of Silicate Glasses' Stiffness by High-Throughput Molecular Dynamics Simulations and Machine Learning
通过机器学习开发预测材料性能的模型通常需要使用大量一致的数据进行训练。然而，高质量的实验数据集并不总是可用或自洽的。在这里，作为一种替代途径，我们将机器学习与高通量分子动力学模拟相结合，以预测硅酸盐玻璃的杨氏模量。我们证明，这种结合的方法提供了很好的预测在整个组成域。通过比较选择机器学习算法的性能，我们讨论了机器学习中准确性，简单性和可解释性之间平衡的本质。
2019-01-27 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Cooling-Rate Effects in Sodium Silicate Glasses: Bridging the Gap between Molecular Dynamics Simulations and Experiments
虽然分子动力学（MD）模拟通常用于预测玻璃的结构和性质，但它们本质上限于短时间尺度，需要使用快速冷却速率。因此，这是具有挑战性的比较结果从MD模拟的实验结果，在典型的实验室时间尺度上冷却的玻璃。基于不同冷却速率（从0.01到100 K/ps）的硅酸钠玻璃的MD模拟，在这里，我们表明，热历史主要影响中程有序结构，而短程有序在很大程度上不受影响的范围内的冷却速率模拟。这导致焓和体积弛豫函数之间的解耦，其中焓随着冷却速率降低而快速平稳，而密度表现出较慢的弛豫。最后，我们表明，MD模拟的结果可以有意义的实验值相比，如果适当地外推到较慢的冷却速率。
2017-05-11 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Revealing the Atomic Structure of Silicate Glasses by Force-Enhanced Atomic Refinement
虽然实验可以提供玻璃原子结构的一些指纹（配位数、对分布函数等），通常需要原子模拟来直接访问结构本身（即，原子的位置）。一方面，分子动力学（MD）模拟可用于通过淬火液体产生-但MD模拟仍然受到极高冷却速率的困扰。另一方面，反向蒙特卡罗（RMC）建模绕过熔融淬火路线-但RMC往往产生非独特的玻璃结构。在这里，我们采用力增强原子细化（FEAR）的方法来克服这些限制和破译的硅酸钠玻璃的原子结构。我们表明，FEAR提供了一个前所未有的硅酸钠的原子结构的描述。FEAR产生的玻璃结构同时表现出（i）与实验中子衍射数据的一致性增强和（ii）与MD或RMC产生的那些相比具有更高的能量稳定性。这一结果使我们对钠硅酸盐玻璃的原子结构有了新的认识。具体来说，我们表明钠硅酸盐玻璃表现出比之前MD模拟所建议的更有序的中程有序结构。这些结果为提高精确描述玻璃原子结构的能力铺平了道路。
2019-10-30 cond-mat.mtrl-sci
Structure and properties of lead silicate glasses
Pb $^{2+}$离子的原始电子结构解释了其在晶相和硅酸盐玻璃中的特殊结构作用。在描述了铅在晶相（PbO，硅酸盐）中的结构作用之后，本章总结了利用各种光谱和模拟技术对SiO $_2$ -PbO、SiO $_2$ -PbO-R $_2$ O（R：碱性）和SiO $_2$ -PbO-Al $_2$ O $_3$系统进行的主要结构研究。
2023-10-16 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Ultraviolet luminescence of polycyclic aromatic hydrocarbons in partially consolidated sol-gel silica glasses
研究了干凝胶固结成致密玻璃过程中溶胶-凝胶法制备的石英玻璃的光致发光和拉曼光谱。在3 eV - 4 eV范围内发现了许多紫外光致发光带，这在未暴露于碳化合物的纯石英玻璃中是没有观察到的。这种PL带，其中一些表现出不同的振动结构在室温下，已持续报道在各种高表面多孔或纳米颗粒形式的二氧化硅。根据它们的光谱形状和衰减动力学性质，在3.7-3.8 eV和3.1-3.3 eV区域的结构化PL带分别被分配给多环烃、萘和芘，它们是由正硅酸乙酯水解产生的乙醇分子形成的。这些数据支持了碳掺杂二氧化硅的PL活性可能与嵌入的芳族碳基团有关的假设。
2021-09-03 cond-mat.mtrl-sci
Universal low-frequency vibrational modes in silica glasses
最近的研究表明，不同的简单模型的玻璃成型与二元相互作用定义的普遍性类的准本地化的低频模式的状态密度。可以解释的是，一旦避免了与标准德拜（扩展）模式的杂交，许多这样的模型表现出普遍的状态密度，取决于模式频率为$D(ω) \sim ω^4$。然而，这个普适性类的范围有多广，以及它是否也适用于玻璃成型机的更现实的模型，这是未知的。为了解决这个问题，我们提出了分析的准本地化模式在二氧化硅，网络玻璃，其中有二元和三元相互作用。我们的结论是，在3维二氧化硅表现出非常相同的频率依赖性在低频率，这表明这种普遍的形式是一个通用的结果，无定形glassiness。
2020-03-17 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Data-driven prediction of room temperature density for multicomponent silicate-based glasses
密度是最常测量或估计的材料特性之一，特别是对于冶金、地质、材料科学和可持续水泥等许多领域都非常感兴趣的玻璃和熔体。这里，两种类型的机器学习（ML）模型（即，随机森林（RF）和人工神经网络（ANN））已被开发用于预测CaO-MgO-Al 2 O3-SiO2-TiO 2-FeO-Fe 2 O3-Na 2 O-K2 O-MnO（CMASTFNKM）组成空间中的玻璃的室温密度。结果表明，RF和ANN模型对玻璃密度的预测精度较高，在15%的测试集上，R2值、RMSE和MAPE分别为0.96-0.98、0.02-0.03 g/cm 3和0.59- 0.79%，比基于离子填充比的经验密度模型更准确（R2值、RMSE和MAPE分别为~0.28-0.91、~0.05-0.15 g/cm 3和~1.40- 4.61%）。此外，玻璃密度被证明是一个可靠的反应性指标的范围内的CaO-Al 2 O3-SiO2（CAS）和火山玻璃，由于其强相关性（R2值以上~0.90）的平均金属-氧离解能（结构描述符），这些玻璃。对来自这些模型的预测密度-组成关系的分析（对于选定的组成子空间）表明，ANN模型表现出一定水平的可转移性（即，外推到数据库中未覆盖（或覆盖较少）的组成空间的能力），并捕获已知特征，包括（CaO-MgO）0.5-（Al 2 O3-SiO2）0.5玻璃的混合碱土效应。
2022-09-05 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Elastic anomalies in glasses: the string theory understanding in the case of Glycerol and Silica
我们提出了一个实施的分析弦论最近应用到描述的玻璃。这些被建模为连续介质与嵌入的弹性弦不均匀性，随机定位和随机取向，它振荡的直平衡位置与基频取决于它们的长度。长度分布的存在反映了振荡频率的分布，这是玻璃态密度中玻色子峰的原因。以前，它已被证明，这样的描述可以解释弹性异常报告的频率与玻色子峰。本文从广义流体力学出发，确定了由音串干涉产生的相干、色散和衰减的声波的动态关联函数$S(k,ω)$。一旦测量了振动态密度，我们就可以用它来明确地确定给定玻璃固有的弦长度分布。使用这种分布得到的密度-密度关联函数是强约束的，并且能够解释在两种原型玻璃上收集的实验数据：甘油和二氧化硅。所得到的字符串长度分布是兼容的弹性不均匀性的典型尺寸先前报道的二氧化硅和过冷液体，和与字符串动力学的原子运动是一致的，最近确定的软模式在大规模的数值模拟作为非声子模式负责玻色子峰。因此，该理论与玻璃特定动力学的最新进展相一致，并提供了对后者微观起源的简单理解，同时提出了关于弦分布性质的普遍性或材料特异性的新问题。
2020-01-31 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Atomic Structure and Modifiers Clustering in Silicate glasses: Effect of Modifier Cations
氧化物玻璃由玻璃形成体多面体的网络和具有中和玻璃形成体多面体的电荷或使玻璃网络脱附的作用的改性剂制成。改性剂含量对玻璃的结构和性能的影响在某种程度上是众所周知的。然而，改性剂的类型对玻璃中的团簇和形成相分离的趋势的影响没有详细研究，并且直到现在仍然没有完全理解。本文利用分子动力学研究了改性剂种类对一系列改性硅酸盐玻璃的结构和团簇倾向的影响。具体而言，我们表明，改性剂-改性剂团簇形成的趋势是连接到改性剂的大小和改性剂-氧键强度。还讨论了不同改性剂对玻璃中短程结构的影响。这使我们能够概述阳离子性质对玻璃性能的影响，并为进一步开发和优化玻璃性能打开了新的窗口。
2020-07-17 cond-mat.mtrl-sci
Surface properties of alkali silicate glasses: Influence of the modifiers
本文通过大规模分子动力学模拟研究锂、钠、钾硅酸盐玻璃的熔体形成表面和断裂表面，揭示碱金属改性剂尺寸对表面组成、粗糙度、化学反应性及高度相关标度行为的影响机制。
2023-04-21 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Diffusion in a two Phases System: Application to Ion Exchange in Silicate Glasses
本文重新推导两相体系一维扩散通解，与erfc解对比并明确退化条件，结合扩散系数比值与瞬时平衡假设，阐明硅酸盐玻璃离子交换的适用前提。
2024-07-21 cond-mat.mtrl-sci
Revealing the Void-Size Distribution of Silica Glass using Persistent Homology
本文利用持续同调分析二氧化硅玻璃的介观结构，揭示其空洞大小分布，为理解玻璃结构提供了新视角。
2025-07-07 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Graph theory-based structural analysis on density anomaly of silica glass
分析玻璃材料的原子结构在实验和计算上都是一个巨大的挑战，缺乏对玻璃结构的直接、详细的了解阻碍了我们驾驭结构-性质关系的能力。例如，二氧化硅玻璃中密度异常的结构起源-负热膨胀系数-仍然知之甚少。基于分子动力学（MD）的模拟产生原子分辨的结构，但是量化密度异常中无序的作用是具有挑战性的。在这里，我们建议使用一个图形理论的方法来评估无序的结构安排之间的拓扑差异，从MD轨迹的二氧化硅玻璃。图形相似性度量量化共价网络之间的相似性，并且可以通过与参考结晶固体或与不同热力学状态的玻璃进行比较来表征无序固体的性质。这种方法涉及铸造全原子玻璃配置网络，并随后应用图形相似性度量（D-措施）。计算的D-测量值，然后作为两个配置之间的拓扑距离。通过在一定温度范围内测量二氧化硅玻璃构型的拓扑距离，在高于假想温度的温度下可以观察到不同的结构特征。此外，我们比较了玻璃和结晶二氧化硅相的局部原子环境之间的拓扑距离。这种方法表明，更多的柯石英样和石英样的局部结构出现在石英玻璃的密度是在加热过程中的最小值时。
2022-08-23 cond-mat.mtrl-sci
Intermediate range order in (Fe,Al) silicate network glasses: a neutron diffraction and EPSR modeling investigation
利用高分辨中子衍射结合经验势结构精细化（EPSR）程序的结构模拟，研究了NaFexAl_（1-x）Si_2 O_6（x = 1，0.8，0.5，0）钠硅酸盐玻璃的局域结构环境和铁、铝离子的空间分布.这项工作给出了Al 3+和Fe 3+的结构行为差异的证据，这两者通常被认为是电荷平衡组合物中的网络形成剂。短程环境和两种阳离子的结构作用不依赖于组成，因此中间玻璃的结构可以被视为两种端元结构的混合物。所有的Al 3+都是4配位的，距离d[4] Al 3 +-O=1.76 $\pm$ 0.01。高分辨率的中子数据允许两个群体之间的铁破译。大部分Fe 3+是4-配位的（d[4] Fe 3 +-O=1.87 $\pm$ 0.01），而剩余的Fe 3+和所有Fe 2+（约占总Fe的12%）是5-配位的（d[5]Fe-O=2.01 $\pm$ 0.01）。AlO 4和FeO 4都是随机分布的，并与硅酸盐网络相连，在硅酸盐网络中，它们与SiO 4四面体共享角，这与这些物种的网络形成作用一致。相反，FeO 5倾向于形成团簇并彼此共享边缘。5-配位的Fe被解释为网络改性剂，事实证明，即使这种配位数在晶体中很少见，但在玻璃中更常见，它们对物理性能起着关键作用。
2008-05-13 cond-mat.mtrl-sci
The Origin of Deformation Induced Topological Anisotropy in Silica Glass
本文利用分子动力学模拟和新颖分析方法，揭示了机械载荷下二氧化硅玻璃拓扑各向异性源于SiO$_4$四面体的择优取向，为定制氧化物玻璃性能提供了重要见解。
2023-06-26 cond-mat.mtrl-sci
Rigidity-based approach to the boson peak in amorphous solids: from sphere packing to amorphous silica
与连续弹性体相比，玻璃具有大量过量的低频振动模式，即所谓的玻色子峰，这似乎与玻璃的几个关键特性相关，例如运输或脆性。我回顾最近的结果表明，玻色子峰是一个必要的后果，弱连接的固体。我解释了为什么在排斥球组件的玻色子峰移到零频率的压力降低到干扰阈值，并推导出相应的指数。我展示了这些想法如何捕捉到无定形二氧化硅的振动光谱的主要低频特征。这些结果扩展了菲利普斯的论点，在约束下的共价网络的玻璃共价网络是刚性的，或当相互作用是纯粹的径向的存在下，软盘模式。
2008-06-27 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.stat-mech
New theory of femtosecond induced changes and nanopore formation
最近的结果证实了分子氧的存在，证明解离的二氧化硅键的重组不会发生。这与二氧化硅中纳米光栅结构内的纳米孔的观察相结合，导致基于四面体二氧化硅与其他玻璃相比的不寻常的淬火特性的飞秒处理的新解释。这种新方法为基于飞秒激光加工玻璃的设备（包括传感器）提出了非常不同的方向和影响。
2011-09-06 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci cond-mat.other
Clock Transitions Generated by Defects in Silica Glass
本文首次在含硼或铝的二氧化硅玻璃中观测到零磁场时钟跃迁，相干时间达16 μs，并提出该现象源于硼空位或铝空位中心。
2024-07-30 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci
Composition effect in the thermo-mechanical behavior of glasses, and its modelization
本研究通过分子动力学模拟比较SiO2和Cu50Zr50玻璃在剪切与拉伸变形中的热-力学行为，提出涉及应变速率敏感性与应变梯度塑性的本构定律，准确再现塑性变形引起的自加热过程。
2025-07-17 cond-mat.mtrl-sci
Permanently densified SiO$_2$ glasses: a structural approach
本研究通过冷压缩和高温压缩制备致密化SiO2玻璃，利用显微拉曼光谱比较其结构差异，发现温度促进更松弛的结构，并基于Sen-Thorpe模型估算四面体间角分布。
2024-02-07 cond-mat.mtrl-sci
Luminescence of localized states in oxidized and fluorinated silica glass
本文研究了氧化和氟化的名义纯石英玻璃在准分子激光激发下的光致发光。的数据进行了比较，与氯化硅玻璃的数据，以及玻璃含有OH。局域态的激发提供了载流子的释放和捕获，尽管吸收系数低。洞是自陷的。热激活或隧道过程中的复合产生了缺氧中心的发光。结果表明，氧化和重氮化不改变局域态的浓度，但它们改变了局域态的电子跃迁到更高的能量。在具有高OH含量的III型玻璃中，发光被氢的存在抑制，并且在用F2激光的7.9eV的光子照射后出现。这也可以是即使在这种玻璃中也存在定域态的证据。
2021-09-07 cond-mat.mtrl-sci
Raman measurement of irreversible shear in SiO$_2$ glass
拉曼光谱是研究SiO $_2$基玻璃中局部形变和结构变化的有用实验工具。在本文中，我们表明，剪切塑性流动影响的拉曼光谱的上半部分的拉曼光谱的大样本中使用的半经典建模。我们将这些变化的结构修改，以及在相同的频率范围内计算的振动模式的详细分析。这些结果打开了大门，在硅基结构的塑性损伤的原位监测。
2015-02-03 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Scalable Gaussian Processes for Predicting the Properties of Inorganic Glasses with Large Datasets
高斯过程回归（GPR）是一种有用的技术来预测玻璃中的组成-性质关系，因为该方法固有地提供预测的标准偏差。然而，由于与之相关的大量计算成本，该技术仍然局限于小数据集。在这里，使用可扩展的GPR算法，即可扩展结构高斯过程的核插值（KISS-GP）以及大规模可扩展GP（MSGP），我们基于具有超过100，000个玻璃组成，37个组分，以及九个重要性质，即密度、杨氏模量、剪切模量和体积模量、热膨胀系数、维氏硬度、折射率、玻璃化转变温度和液相线温度。最后，为了加速玻璃设计，这里开发的模型作为包的一部分公开共享，即Python for Glass Genomics（PyGGi）。
2020-07-06 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph physics.data-an
A New Transferable Interatomic Potential for Molecular Dynamics Simulations of Borosilicate Glasses
硼硅酸盐玻璃是传统上具有挑战性的模型使用原子尺度的模拟，由于组成和热历史的B原子的配位状态的依赖。在这里，我们报告了一个新的经验原子间的潜力，显示了良好的可转移性在广泛的硼硅酸盐玻璃-从纯硅酸盐纯硼酸盐端成员-而依赖于一个简单的配方和一个恒定的能量参数。特别是，我们表明，我们的新的潜力准确地预测硼原子的平均配位数，玻璃密度，整体短程和中程有序结构，和剪切粘度值几个硼硅酸盐玻璃和液体的组成依赖性。这表明，我们的新潜力可用于获得对各种先进硼硅酸盐玻璃结构的新见解，以帮助阐明成分-结构-性质关系-包括复杂的核废料固定玻璃。
2018-03-25 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Statistical Topology of Bond Networks with Applications to Silica
虽然晶体材料的晶胞知识是理解材料性质和行为的基础，但尽管经常存在相当大的中程有序，但无序材料的晶胞并没有明显的类似物。本文将材料的结构视为局部原子环境的集合，这些原子环境是从这些环境的一些潜在概率分布中采样的，其优点是提供了有序和无序材料的统一描述。晶体材料可以被视为特殊情况，其中潜在的概率分布高度集中在传统的晶胞周围。提出了四种适用于无序键网络的局域原子环境描述符，并应用于石英玻璃的分子动力学模拟。每一种都能可靠地区分在不同冷却速率下生产的玻璃的结构，其中$H_1$条形码和配位曲线提供了最佳分离。
2019-10-28 cond-mat.mtrl-sci cs.CG
In situ mapping of indentation-induced densification and cracking in vitreous silica by nanofocus X-ray scattering
本研究利用纳米焦点X射线散射技术，原位探测非晶硅在压痕过程中的局部机械和结构响应，揭示密实区和裂纹的形成与演化，为改进玻璃耐损伤性能提供新见解。
2025-12-05 cond-mat.mtrl-sci
Nanoindentation-induced evolution of atomic-level properties in silicate glass: Insights from molecular dynamics simulations
本研究通过大规模分子动力学模拟，探究钠硅酸盐玻璃在25nm压痕深度下的原子级性质演化，揭示局部性质的指数衰减规律及剪切流动与致密化的结构起源，为抗损伤玻璃设计提供依据。
2023-05-07 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
New interaction potentials for alkali and alkaline-earth aluminosilicate glasses
我们应用最近开发的优化方案，以获得有效的电位为碱金属和碱土金属铝硅酸盐玻璃，含有锂，钠，钾，或钙作为改性剂。作为优化的输入数据，我们使用的径向分布函数的液体在高温下通过从头计算分子动力学模拟和密度和弹性模量的玻璃在室温下从实验产生。新的相互作用势能够可靠地再现二元硅酸盐的结构和各种机械和振动性能在很宽的组合物。我们已经测试了这些潜力的各种三元系统，并发现它们是可转移的，可以混合，从而允许再现和预测的结构和性能的多组分玻璃。
2018-11-03 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Monolayer sorption of neon in mesoporous silica glass as monitored by WAXS
我们报告的X射线散射强度的测量中孔玻璃充满氖。我们概述了一个简单的模型，以占的非线性增加的第一个峰的强度在一个液体样的衍射图案作为一个单层形成。这使我们能够展示一种不依赖于热力学模型的表面积测定方法，因此与现有模型是互补的。
2008-01-29 cond-mat.mtrl-sci
Structure and vibrational properties of sodium silicate glass surfaces
使用分子动力学模拟，我们调查的钠硅酸盐玻璃的表面上的钠含量以及表面的性质的结构和振动性质的依赖性。两种类型的玻璃表面被认为是：熔融形成的表面（MS），其中具有自由表面的液体已被冷却到玻璃相和断裂表面（FS）通过拉伸加载的玻璃样品获得。我们发现，MS是更丰富的钠和非桥氧原子比FS和散装玻璃，而FS具有更高的浓度的结构缺陷，如二元环和欠协调的硅比MS。我们将这些结构差异的生产历史的玻璃和钠离子的流动性。研究还发现，对于贫钠体系，组分和局域原子电荷密度的涨落随离表面距离的增加而呈幂律衰减，而富钠体系则呈指数衰减，典型的衰减长度为$\approx2.3$ ~ 10。振动态密度表明，表面的存在导致系统中的特征频率的降低。二元环在$\approx880$ ~cm $^{-1}$处产生一个明显的带，这与实验观察结果吻合得很好。
2020-06-26 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci cond-mat.stat-mech
Predicting Young's Modulus of Glasses with Sparse Datasets using Machine Learning
机器学习（ML）方法正在成为预测和设计新材料的流行工具。特别是，神经网络（NN）是一种很有前途的ML方法，可用于识别数据中隐藏的趋势。然而，这些方法依赖于大型数据集，并且在使用稀疏数据集时经常表现出过拟合。此外，评估新数据集或当前数据集外推的预测的不确定性具有挑战性。在此，使用高斯过程回归（GPR），我们预测具有稀疏数据集的硅酸盐玻璃的杨氏模量。我们表明，GPR显着优于NN的稀疏数据集，同时确保没有过拟合。此外，由于非参数的性质，GPR提供了定量界限的预测的可靠性，同时外推。总体而言，GPR提出了一种先进的ML方法，用于加速新型功能材料（如玻璃）的开发。
2019-02-26 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Predicting plasticity with soft vibrational modes: from dislocations to glasses
我们表明，准本地化的振动频谱中的低频模式可以用来构建软点，或容易重排的区域，作为一个通用的工具，用于识别固体中的流动缺陷。我们发现，软点不仅编码空间信息，通过它们的位置，而且方向信息，通过董事在每个软点内的粒子。具有孤立位错的单晶表现出低频声子模式，这些声子模式定位在核心，并且它们的偏振模式预测了原子在基本位错滑移过程中的运动。即使在多晶和无序固体中，我们发现与软点中的粒子相关的指向矢与重排中的粒子位移方向高度相关。
2014-03-04 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Predicting temperature-dependent failure and transformation zones in 2D silica glass through quasistatic Gaussian Phase Packets
本文将无热准静态方法推广到有限温度，用温度相关高斯相空间包描述原子，以低成本高效预测二维非晶二氧化硅在拉伸下的局部重排区域、热膨胀及温度对断裂起始的影响，并通过MD模拟验证。
2025-07-18 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Predicting activation-barrier and plasticity-onset statistics in a model of glasses
Tohoku University（东北大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所）
本研究通过非线性模式框架推导出玻璃模型激活势垒和塑性起始的渐近分布及极值标度，并开发高效算法验证预测，为理解玻璃动力学提供统一理论。
2026-10-08 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Predicting conductivities of alkali borophosphate glasses based on site energy distributions derived from network former unit concentrations
对于网络玻璃中的离子输运，根据结构特性预测电导率是一个巨大的挑战。为此，有必要了解离子发生热激活跳跃运动的能量景观。对于碱金属硼磷酸盐玻璃，提出了一种统计力学方法来预测移动碱金属离子驻留点能量分布的基本特征。从形成玻璃状网络的化学单元得到相应的位置能量分布。一个跳跃模型的基础上的网站能量景观允许模拟的电导率活化能的变化与硼酸盐磷酸盐的混合比。在这里，我们完善和扩展这种一般的方法，以应付最小的本地激活障碍，并计算直流电导率，而不需要进行广泛的蒙特卡罗模拟。这种计算依赖于映射的多体离子动力学到网络的本地电导来自移动离子的基本跳跃率。将理论模拟应用于三个系列的碱性硼磷酸盐玻璃，其组成为$0.33$ Li $_2$ O $-0.67$ [ $x$ B $_2$ O $_3$ - $(1\!-\!x)$ P $_2$ O $_5$ ]，$0.35$ Na $_2$ O $-0.65$ [ $x$ B $_2$ O $_3$ - $(1\!-\!x)$ P $_2$ O $_5$ ]和$0.4$ Na $_2$ O $-0.6$ [ $x$ B $_2$ O $_3$ -$(1\!-\!x)$ P $_2$ O $_5$ ]与实验数据吻合良好。
2021-11-10 cond-mat.mtrl-sci
Predicting and Interpreting Energy Barriers of Metallic Glasses with Graph Neural Networks
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
本文提出对称化图神经网络SymGNN，通过正交变换聚合实现E(3)-不变性，用于金属玻璃能量势垒预测，推理时间从约41天降至不足1秒，并借助解释算法揭示符合中程序假说的结构-能量关系。
2024-09-04 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Predicting densities and elastic moduli of SiO2-based glasses by machine learning
具有高弹性模量和低重量的SiO2基玻璃的化学设计是非常感兴趣的。然而，它是很难找到一个通用的表达式来预测的弹性模量根据玻璃合成前的组成，因为弹性模量是一个复杂的功能，原子间的键和它们的排序在不同的长度尺度。在这里，我们表明，基于SiO2的玻璃的密度和弹性模量可以通过机器学习（ML）技术在复杂的组成空间中有效地预测，除了SiO2之外还有多种（>10种）添加剂氧化物。我们的机器学习方法依赖于高通量分子动力学（MD）模拟生成的训练集，一组精心构建的描述符，将经验统计建模与原子间键合的基本物理学联系起来，以及通过实施最小绝对收缩和选择算子与梯度增强机（GBM-LASSO）开发的统计学习/预测模型。ML模型的预测进行了全面的比较，并验证了大量的模拟和实验数据。通过仅使用仅由二元和三元玻璃样品组成的数据集进行训练，我们的模型显示出非常有前途的能力，可以预测训练集之外的k-nary SiO2基玻璃的密度和弹性模量。作为其潜在应用的一个例子，我们的GBM-LASSO模型被用来执行多组分玻璃系统的许多（~105）组合物的快速和低成本的筛选，以构建一个组合物属性数据库，该数据库允许对玻璃密度和弹性性能进行富有成效的概述。
2019-11-06 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Predicting the propensity for thermally activated $β$ events in metallic glasses via interpretable machine learning
金属玻璃（MG）中的元激发，即，$β$过程涉及在附近的子盆地之间跳跃，是金属玻璃许多不寻常性质的基础。然而，仅从原子位置对这些激活过程的倾向进行高效率预测仍然是一个艰巨的挑战。最近，采用精心设计的现场环境描述符和机器学习（ML），在预测压力激活的$β$过程（即，剪切变换）从静态结构。然而，复杂的张量应力场和方向依赖性激活会在数据中引入非平凡噪声，限制了所学习的结构-性质映射的准确性。在这里，我们专注于热激活的元激发，并在几个Cu-Zr MG中生成高质量的数据，从而可以定量绘制势能图。在对具有短距离和中等距离电荷分布的原子环境进行指纹识别后，ML可以识别出对热激活具有强抵抗力或高顺应性的原子，其精度超过了应力驱动激活事件的ML模型。有趣的是，一个定量的“任务间”转移测试表明，我们的学习模型也可以概括预测剪切转换的倾向。我们的数据集可能有助于对MG中结构-性质关系的未来ML模型进行基准测试。
2020-06-24 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph
Predicting CaO-(MgO)-Al2O3-SiO2 glass reactivity in alkaline environments from force field molecular dynamics simulations
在这项研究中，基于力场的分子动力学（MD）模拟已被用于生成一系列非晶四元CaO-MgO-Al_2 O_3-SiO_2（CMAS）和三元CaO-Al_2 O_3-SiO_2（CAS）玻璃的详细结构表示。模拟结果与选定的实验X射线和中子总散射和文献数据的比较表明，MD生成的结构已经捕获了这些CMAS和CAS玻璃的关键结构特征。基于MD生成的结构表示，我们开发了两个结构描述符，具体地说，（i）平均金属氧化物离解能（AMODE）和（ii）熔化时所有原子的平均自扩散系数（ASDC）。这两种结构描述符被认为是更准确地预测的相对玻璃反应性比常用的解聚度参数，特别是对于八个合成CAS玻璃，跨越宽的组成范围。因此，这些描述符具有很大的希望预测CMAS和CAS玻璃在碱性环境中的反应性，从组成信息。
2021-01-30 cond-mat.mtrl-sci
Efficient Learning Strategy for Predicting Glass Forming Ability in Imbalanced Datasets of Bulk Metallic Glasses
本文分析了非晶块体金属玻璃数据不平衡对机器学习预测玻璃形成能力的影响，提出基于修剪数据集与主动实验迭代学习的高效策略，并建立自动化工作流程以加速新成分开发。
2024-03-21 cond-mat.mtrl-sci
Growth and prediction of plastic strain in metallic glasses
本文提出基于弹性阶段塑性应变累积的物理信息贝叶斯框架，识别Cu-Zr-(Al)金属玻璃中幂律与指数两种塑性增长机制，实现从约5%应变数据早期预测屈服与失效。
2025-07-06 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci
Predicting damage in aggregates due to the volume increase of the alkali-silica reaction products
反应物与碱硅酸反应产物之间的体积增加可达100%。ASR发生在骨料内部，对周围的材料施加内部压力。在本文中，我们研究的可能性，由于这种内部负载的裂纹扩展。这项研究是通过采用半解析力学模型，包括一个著名的Eshelby问题的弹性解决方案和线弹性断裂力学解决方案的环形裂纹环绕的球形夹杂物。所提出的方法意味着可用性预先存在的微裂缝内的聚集。该研究揭示了球体形状对裂纹扩展潜力的依赖性：ASR口袋越大-它可以打开的裂纹越长。两个最关键的形状，导致最高的应力强度因子和发展最长的裂纹，分别是一个球体和一个球体的1/4的纵横比。对问题的尺寸分析表明，存在一个临界球体半径，在该半径以下，预计不会发生裂纹扩展。对于选定的材料特性和膨胀值，这种半径在0.1微米和1微米之间的范围内。最大裂纹长度与球壳尺寸呈幂律关系，与膨胀量和球壳形状无关。所有的理论预测证实了一个数值模型的基础上相结合的有限元法和凝聚力单元的方法。
2021-10-04 cond-mat.mtrl-sci
Predicting the Fracture Propensity of Amorphous Silica Using Molecular Dynamics Simulations and Machine Learning
Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University（康奈尔大学机械与航空航天工程学院）；Department of Engineering Mechanics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学工程力学系）
本文结合大规模分子动力学模拟与机器学习，揭示非晶二氧化硅局域原子结构、配位数变化与延展性、韧性及断裂位置之间的关系，为功能材料的原子级设计提供依据。
2023-04-13 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci
Structures of local rearrangements in soft colloidal glasses
我们的图像局部结构重排在软胶体玻璃下的小周期性扰动引起的热循环。局部结构熵$S_{2}$与胶体玻璃中观察到的重排正相关。玻璃中重排簇的高$S_{2}$值表明玻璃中的脆性区域在结构上相关性较低，类似于结晶固体中的结构缺陷。缓慢演化的高$S_{2}$斑点能够在弛豫发生之前很久预测局部重排，而波动产生的高$S_{2}$斑点与重排事件之前的局部变形最佳相关。还发现局部自由体积与极端值处的颗粒重排相关，尽管识别弛豫位点的能力显著低于$S_{2}$。我们的实验提供了一个有效的结构标识符的脆弱区域的玻璃，并强调了重要的作用，结构相关性的物理玻璃。
2016-05-18 cond-mat.dis-nn cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
On the Edge Roughness of Two-Dimensional Materials
本研究通过机器学习力场分子动力学模拟，考察二维晶体和玻璃机械解理边缘的粗糙度，发现石墨烯中沿特定晶格取向加载可获得超平坦边缘，偏离取向产生扭结，断裂力学分析揭示裂纹偏转与边缘粗糙化因素，对二维材料性能优化至关重要。
2024-07-19 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci
Spectral descriptors for bulk metallic glasses based on the thermodynamics of competing crystalline phases
近年来，金属玻璃由于其优异的性能和加工性能的独特组合而引起了相当大的兴趣。从已知参数预测大块金属玻璃形成体仍然是一个挑战，并且仍然通过试验和错误来搜索新系统。据推测，在与玻璃形成竞争的结晶相的结晶过程中，某种“混乱”可能起关键作用。在这里，我们提出了一个启发式的描述量化混乱，并证明其有效性的两个著名的玻璃形成合金系统的详细实验。通过这些结果提供的洞察力，我们开发了一个强大的模型，用于预测玻璃形成能力的基础上的光谱分解的几何和能量的结晶相从头计算的AFLOW高通量框架。我们的研究结果表明，金属玻璃相的形成可能是一个比目前估计的更常见的现象，超过17%的二元合金系统是潜在的玻璃形成。我们的方法能够精确定位有利的成分，克服阻碍新材料发现的主要瓶颈。因此，它表明，智能描述符，完全基于从第一原理计算和在线数据库中提供的竞争晶相的能量和结构，其他人的抢手的关键，加速发现新的金属玻璃。
2016-07-16 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph physics.data-an
Development of structural descriptors to predict dissolution rate of volcanic glasses: molecular dynamic simulations
建立非晶材料的组成-结构-性质关系对于许多重要的自然和工程过程至关重要，包括高度复杂的火山玻璃的溶解。在这项研究中，我们进行了力场分子动力学（MD）模拟，以产生详细的结构表示的天然CaO-MgO-Al_2O_3-SiO_2-TiO_2-FeO-Fe_2 O_3-Na_2 O-K_2 O玻璃的组成从流纹岩玄武岩。基于300 K下的原子结构表示，我们计算了偏径向分布函数，最近原子间距离和配位数，这是与文献数据一致的硅酸盐基玻璃。基于这些结构属性和经典的键价模型，我们引入了一个新的结构描述符，即，平均金属-氧（M-O）键强度参数，其捕获了在酸性和碱性条件下十种玻璃的对数溶解速率（基于文献数据），基于线性回归，R2值为约0.80-0.92。这种结构描述符被认为优于其他几个结构描述符也来自MD模拟结果，包括平均金属氧化物离解能，平均自扩散系数的所有原子在其熔点，和自扩散的能量势垒。此外，我们发现，MD衍生的描述符通常表现出更好的预测性能比解聚度参数通常用于描述玻璃和矿物的反应性。结果表明，来自MD模拟的结构描述符，特别是平均M-O键强度参数，是有前途的结构描述符连接组成与溶解速率的高度复杂的天然玻璃。
2021-07-29 cond-mat.mtrl-sci
Relaxation processes of densified silica glass
本研究通过退火实验和原位拉曼光谱，发现致密SiO2玻璃的弛豫经历网络不均匀性增加的瞬态过程，密度不足以完全表征其结构，并测定了活化能及冷压样品的更快动力学。
2024-02-07 cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph
Atomistic insights into the mixed-alkali effect in phosphosilicate glasses
近年来，通过组成设计来定制生物活性玻璃的性质已经成为它们在医学应用中的广泛兴趣的主题，例如，组织再生了解氧化物玻璃中的混合碱效应（MAE）对于定制玻璃组合物以控制离子的迁移率以及因此取决于它的玻璃性质（例如离子释放、玻璃化转变温度和离子电导率）具有根本重要性。然而，大多数以前设计的生物活性玻璃是基于试错法，这是由于复杂的玻璃结构，这是不平凡的分析，因此，缺乏一个清晰的图片的玻璃结构在短期和中期秩序。因此，我们使用分子动力学模拟来研究使用MAE是否可以控制45 S5玻璃的生物活性和性质及其结构起源。我们发现，网络连接性，一个结构参数，通常用于访问硅酸盐玻璃的生物活性，不改变与锂或钾钠取代。相反，弹性模量表现出强烈的依赖于改性剂的类型，因为它们随着平均场强的增加而增加。类似地，玻璃元素的流动性受到用于取代Na的改性剂的类型的显著影响。的性质的变化进行了进一步讨论，并解释使用的变化在短期和中期的结构，给出以前的实验结果的证据。最后，我们强调的起源不存在的MAE，改性剂对玻璃的生物活性的影响，在预测氧化物玻璃的生物活性的动力学描述符的重要性，我们提供了必要的见解，在原子尺度上，需要进一步发展的生物活性玻璃。
2022-01-13 cond-mat.mtrl-sci
A Machine Learning Framework for Predicting Glass-Forming Ability in Ternary Alloy Systems
本文提出基于随机森林和极端梯度提升的机器学习方法，用于预测三元氧化物玻璃的玻璃形成能力，揭示了电负性变异等关键特征对预测性能的影响。
2025-12-08 cond-mat.mtrl-sci
Predicting Oxide Glass Properties with Low Complexity Neural Network and Physical and Chemical Descriptors
Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）
本文提出低复杂度神经网络并结合物理化学描述符，在约5万条玻璃组分数据上实现优于XGBoost的性质预测，并能泛化到训练集外的新组分，为加速新型玻璃发现提供方向。
2022-10-19 cond-mat.mtrl-sci cs.LG
Physics-Informed Symbolic Regression for Predicting the Glass Transition Temperature of Alkali Borate Glasses
Federal University of Sergipe（塞尔希培联邦大学）；Federal University of Lavras (UFLA)（拉夫拉斯联邦大学）；Federal University of Bahia（巴伊亚联邦大学）；Brazilian Center for Research in Energy and Materials (CNPEM)（巴西能源与材料研究中心）
针对碱金属硼酸盐玻璃$T_g$难预测的问题，本研究采用物理启发符号回归推导了具物理可解释性的$T_g$闭式表达式，验证了参数物理一致性，明确了模型不确定性与硼异常的关联，为玻璃性能预测提供了新的透明建模方案。
2026-08-18 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Predicting orientation-dependent plastic susceptibility from static structure in amorphous solids via deep learning
建立非晶态固体的结构-性能关系一直是材料科学的一个长期挑战。在这里，我们介绍了一个旋转变量的局部结构表示，使不同的预测不同的加载方向，这是必不可少的高保真度预测的倾向应力驱动的剪切转换。当与卷积神经网络（CNN）（一种强大的深度学习算法）结合时，这种新颖的结构表示导致识别具有高剪切变换倾向的原子的前所未有的准确性（即，塑性磁化率），仅来自静态结构-空间原子位置-在二维和三维模型玻璃中。在一个组合物和给定的处理历史的样品上训练的数据驱动模型被发现可转移到具有不同处理历史或在相同合金系统中的不同组合物的玻璃样品。我们对新结构表示的分析还提供了对影响玻璃中局部机械响应及其各向异性的关键原子堆积特征的有价值的见解。
2020-12-11 cond-mat.mtrl-sci
