Driving force induced transition in thermal behavior of grain boundary migration in Ni
Notice bibliographique
Résumé
Grain boundary (GB) migration exhibits intriguing antithermal behavior (or non-Arrhenius behavior), with the temperature and driving force playing crucial roles. Through atomistic simulations on nickel bicrystals, we investigate the change in GB mobility with variations in both temperature and driving force. Our results reveal that the GB mobility initially increases with temperature and subsequently decreases after reaching the transition temperature (${T}_{\mathrm{trans}}$), and, notably, ${T}_{\mathrm{trans}}$ exhibits a linear relationship with the activation energy ($Q$) associated with GB migration. By modulating the driving force, we found that the driving force could effectively lower $Q$, resulting in the shift of ${T}_{\mathrm{trans}}$ towards lower temperatures. Additionally, higher driving forces were found to activate more migration modes at lower temperatures, potentially leading to a transition in the thermal behavior of GB migration. Our work supports the existing theoretical models for GB migration based on both classical thermal activation and disconnection nucleation. Furthermore, we refined the existing model by incorporating the influence of the driving force. The modified model can not only describe the effect of driving force on the thermal behavior of GB migration but also accounts for the observed ``antidriving force'' phenomenon in GB migration. Our research has the potential to offer valuable insights for investigating realistic GB migration under more intricate constraints and environments.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».