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Enregistrement W4408216598 · doi:10.1021/accountsmr.4c00296

Dislocation Loop Transformation in Metals: Computational Studies, Theoretical Prediction and Future Perspectives

2025· article· en· W4408216598 sur OpenAlexafffund
Cheng Chen, Yiding Wang, Jie Hou, Jun Song

Notice bibliographique

RevueAccounts of Materials Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaMcGill University
Mots-clésTransformation (genetics)DislocationLoop (graph theory)Materials scienceStatistical physicsComputer sciencePhysicsMathematicsCondensed matter physicsChemistryCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Conspectus Dislocation loops (DLs), characterized by closed dislocation lines, are a category of defects of vital importance in determining the mechanical properties of metals, particularly under extreme conditions, such as irradiation, severe plastic deformation, and hydrogen embrittlement. These loops, more intricate than simple dislocations, exhibit far more intricate reaction and evolution pathways arising from the loop type transformation and the associated planar fault transition. This can significantly alter dislocation activities contributing to dislocation channels and complex dislocation networks, which are closely linked to crack initiation and propagation during fracture. Understanding the transformation of DLs is crucial for the development of materials capable of withstanding harsh environments, including those encountered in nuclear reactors, aerospace applications, and hydrogen-rich environments. This Account delves into the computational advancements in studying DL transformations in FCC, HCP, and BCC metals. Traditional simulations often struggle to capture the complexity of DL structures and interactions. To overcome these limitations, a novel computational approach has been developed, enabling precise construction and analysis of DLs. Not only does it automatically account for necessary atom addition or deletion, it is also generic and versatile, applicable for any arbitrary DL morphology with planar fault or fault combination in both pristine metal and complex alloy systems. The new construction approach of DLs provides a critical enabler for studying the transformation of DLs across different crystal structures. In high-symmetry FCC metals, these transformations involve complex unfaulting driven by Shockley and Frank loop interactions, influenced by variations in stress, temperature, and radiation. Meanwhile, HCP metals, with a lower crystal symmetry, exhibit more complex DL transformations due to high anisotropy in the slip systems, variation in Burgers vectors, and different planar faults. Unlike pristine FCC and HCP lattices, ordered intermetallic systems like L1 2 -Ni 3 Al experience a disruption of translational symmetry within the lattice. The ordered nature of these alloys complicates DL interacting with line dislocation, causing asymmetrical shearing and looping mechanisms. BCC metals, in contrast, exhibit different DL evolution due to the lack of stable stacking faults, leading to stronger interactions with impurities such as carbon and hydrogen. In particular, the interaction between DLs and hydrogen in BCC metals is a critical aspect worth investigating as it can cause severe damage in BCC materials under irradiation, hydrogen embrittlement, and intense deformation. This Account highlights the complex nature of DL transformation in metals under extreme environments and recent computational advances. Differences in the evolution of DLs across crystal structures and their interactions with cracks and solute elements are critical areas for future research. Key challenges include extending DL transformation theories to ordered lattice structures, developing machine-learning-based interatomic potentials, and refining multiscale models to better capture the dynamic behavior of DLs. These efforts will help develop more accurate predictive models, leading to materials with improved resistance to deformation and fracture in harsh environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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