Accurate determination of the Gibbs energy of Cu–Zr melts using the thermodynamic integration method in Monte Carlo simulations
Notice bibliographique
Résumé
The design of multicomponent alloys used in different applications based on specific thermo-physical properties determined experimentally or predicted from theoretical calculations is of major importance in many engineering applications. A procedure based on Monte Carlo simulations (MCS) and the thermodynamic integration (TI) method to improve the quality of the predicted thermodynamic properties calculated from classical thermodynamic calculations is presented in this study. The Gibbs energy function of the liquid phase of the Cu-Zr system at 1800 K has been determined based on this approach. The internal structure of Cu-Zr melts and amorphous alloys at different temperatures, as well as other physical properties were also obtained from MCS in which the phase trajectory was modeled by the modified embedded atom model formalism. A rigorous comparison between available experimental data and simulated thermo-physical properties obtained from our MCS is presented in this work. The modified quasichemical model in the pair approximation was parameterized using the internal structure data obtained from our MCS and the precise Gibbs energy function calculated at 1800 K from the TI method. The predicted activity of copper in Cu-Zr melts at 1499 K obtained from our thermodynamic optimization was corroborated by experimental data found in the literature. The validity of the amplitude of the entropy of mixing obtained from the in silico procedure presented in this work was analyzed based on the thermodynamic description of hard sphere mixtures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».