Investigation of silicon sublattice substitution within (Al,Si)<sub>3</sub>Zr intermetallics via DFT simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aluminum alloys commonly contain Si as an impurity or alloying element. The energetic behavior of Si within multiple compounds and solutions is incorporated inside thermochemical packages, such as FactSage. This tool allows determining the Si partitioning within complex multiphasic systems. Recent experimental research suggests that Si can be found within Al 3 Zr-based intermetallics. Nevertheless, current FactSage databases do not consider the potential substitution of Si within the Al 3 Zr-D0 23 solid solution. In this work, Si substitution within the (Al,Si) 3 Zr-D0 23 phase was investigated by means of first-principles calculations. Replacement of Al atoms by Si resulted in a negative enthalpy of mixing, indicating that Si substitution is energetically enabled. The density of states (DOS) for both a Si-diluted (Al,Si) 3 Zr and a non-Si-doped (Al 3 Zr) simulation cells were analyzed. It is shown that (even in dilution), Si significantly impacts the electronic structure of the Al 3 Zr-D0 23 structure. Specifically, the presence of Si localizes electrons in the p orbital of Al, and increases the DOS of the d xy , d xz , and d yz sub-orbitals of Zr at low energies. Thus, yielding a coupled effect that stabilizes the D0 23 intermetallic. These findings are a benchmark for the future integration of a Si-based end-member within the Al 3 Zr-D0 23 solid solution of FactSage databases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».