Developing a machine learning interatomic potential for advancedceramics
Notice bibliographique
Résumé
Advanced ceramics, such as boron carbide, exhibit high strength, abrasion resistance, chemical and thermal stability, and low density making them candidate material for extreme condition applications like body armour, wear-resistant components, and cutting tools.However, the microstructures that initiate these properties are often complex and not fully understood, since they have features at multiple length scales.A major challenge in understanding the relationship between microstructure and properties is the availability and deficiencies of current interatomic potentials used in molecular dynamics (MD) simulations.Additionally, the complex lattice structure of boron carbide consisting of a 12-atom icosahedral cage surrounding a 3-atom linear chain along the (111) rhombohedral axis is challenging to equilibrate due to the covalent bonds between the atoms.Moreover, the small difference between the atomic number of boron and carbon causes the precise composition and distribution of carbon atoms difficult to measure, and this chemical similarity induces substitutional disorder.Improving the accuracy of potentials will facilitate more efficient studies of the effects of different microstructures on material properties and accelerate the development of new ceramics with enhanced properties.Building on these considerations, this research employs machine-learning-based (ML) methods to develop more accurate potentials for advanced ceramics that can capture complex microstructural dynamics relevant to material failure.ML potentials can provide more precise results compared to the traditional potentials since they benefit from high-dimensional representation of underlying potential energy surfaces (PES).ML potentials are composed of three parts: 1. an initial dataset including the energy, force and stress of structures, 2. the descriptor vector defining the atomistic configurations, and 3. numerical regression that maps the initial dataset to the PES.In this study, Monte-Carlo simulation is employed to randomly create structures.Afterwards, the energy and force of the sampled structures are calculated by DFT.The local environments of the structures are then defined with the Atom Centered Symmetry Function.Lastly, the initial dataset, alongside the feature vectors, are used as the input of the regression.When completed, the results of MD simulations with the new potential(s) can be used in multi-scale modelling of the dynamic failure of ceramics, and to make novel contributions in the discovery of new mechanisms and designing new nanomaterials.This talk will discuss ongoing structure prediction and sampling, calculation of initial inputs for ML using DFT, and evaluation of feature vectors and employing them in a neural network regression.
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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 | 0,000 |
| 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 ».