Atomistic modeling of thermo‐mechanical properties of cubic SiC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SiC is an important multifunctional material with application in electronics and as a structural material. Many investigations of SiC have been done using both classical molecular dynamics and first principles methods. However, they are of limited scope and, in particular, SiC properties at finite temperatures have not been adequately evaluated. The good mechanical, thermal, and chemical properties of SiC such as high stiffness, high hardness, high mechanical strength at high temperature, and high thermal conductivity, make SiC a candidate for various applications in nuclear industries. In this work, we evaluated thermomechanical properties at finite temperatures obtained by LAMMPS code with traditionally used Tersoff potential (TR89 with PRB 41 correction), and the newer GW 2002 (GW02) potential. We compared them with the calculations made using MEAM 1995 (MEAM 95) and with our first principles DFT predictions. It is demonstrated that the thermal expansion and mechanical properties calculated as a function of temperature for classical potentials TR89 and GW02 do not agree well with first principles calculations while better agreement is found for the MEAM95 potential. Classical molecular dynamics calculations made with the use of two earlier potentials under‐predict thermal conductivity by one order of magnitude for the TR89 potential and by more than 30% for the GW02.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».