Phase field crystal models with applications to laser deposition: A review
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we address the application of phase field crystal (PFC) theory, a hybrid atomistic-continuum approach, for modeling nanostructure kinetics encountered in laser deposition. We first provide an overview of the PFC methodology, highlighting recent advances to incorporate phononic and heat transport mechanisms. To simulate laser heating, energy is deposited onto a number of polycrystalline, two-dimensional samples through the application of initial stochastic fluctuations. We first demonstrate the ability of the model to simulate plasticity and recrystallization events that follow laser heating in the isothermal limit. Importantly, we also show that sufficient kinetic energy can cause voiding, which serves to suppress shock propagation. We subsequently employ a newly developed thermo-density PFC theory, coined thermal field crystal (TFC), to investigate laser heating of polycrystalline samples under non-isothermal conditions. We observe that the latent heat of transition associated with ordering can lead to long lasting metastable structures and defects, with a healing rate linked to the thermal diffusion. Finally, we illustrate that the lattice temperature simulated by the TFC model is in qualitative agreement with predictions of conventional electron-phonon two-temperature models. We expect that our new TFC formalism can be useful for predicting transient structures that result from rapid laser heating and re-solidification processes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».