Grain boundary interstitial segregation in substitutional binary alloys
Notice bibliographique
Résumé
Grain boundary (GB) segregation is a powerful approach for optimizing the thermal and mechanical properties of metal alloys. In this study, we report significant GB interstitial segregation in a representative substitutional binary alloy system (Al-Ni) through atomistic simulations, challenging prevailing assumptions in the literature. Our findings show that Ni atoms preferentially segregate to interstitial sites within numerous kite-like GB structures in the Al bicrystals. An intriguing interplanar interstitial segregation pattern was also observed and analyzed. Additionally, interstitial segregation can induce unexpected GB transitions, such as kite transitions and nano-faceting, due to the existence of small interstitial sites. Building upon these observations, we developed a robust method to systematically identify the interstitial candidate sites for accommodating solutes at GBs. This approach combines site detection with structural filtering to produce distributions of interstitial sites that closely match atomistic simulation results. Applied to nanocrystalline alloys, this method enabled the calculation of interstitial segregation energies, significantly improving GB segregation predictions for the Al-Ni system. Furthermore, machine learning models using smooth overlap of atomic positions descriptors successfully predicted the per-site interstitial segregation energies. This study highlights the critical role of GB interstitial segregation in advancing our understanding of solute behavior and provides valuable insights for designing next-generation alloys.
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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) | 0,000 | 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 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 ».