Quantitative phase field simulations of polycrystalline solidification using a vector order parameter
Notice bibliographique
Résumé
A vector order parameter phase field model derived from a grand potential functional is presented as an alternative approach for modeling polycrystalline solidification of alloys. In this approach, the grand potential density is designed to contain a discrete set of finite wells, a feature that naturally allows for the growth and controlled interaction of multiple grains using a single vector field. We verify that dendritic solidification in binary alloys follows the well-established quantitative behavior in the thin interface limit. In addition, it is shown that grain boundary energy and solute back-diffusion are quantitatively consistent with earlier theoretical work, with grain boundary energy being controlled through a simple solid-solid interaction parameter. Moreover, when considering polycrystalline aggregates and their coarsening, we show that the kinetics follow the expected parabolic growth law. Finally, we demonstrate how this vector order parameter model can be used to describe nucleation in polycrystalline systems via thermal fluctuations of the vector order parameter, a process that cannot be treated consistently with multiphase or multi-order-parameter based phase field models. The presented vector order parameter model serves as a practical and efficient computational tool for simulating polycrystalline materials. We also discuss the extension of the order parameter to higher dimensions as a simple method for modeling multiple solid phases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».