Influences of solute segregation on grain boundary motion
Notice bibliographique
Résumé
Nanocrystalline materials are polycrystalline solids with grain size in the nanometer range (< 100nm), which have been found to exhibit superior properties such as high magnetic permeability and corrosion resistance, as well as a considerably increase of strength when compared with their coarse grain counterparts. All those improved properties are attributed to the high volume fraction of grain boundaries (GBs). However, the high density of GBs brings a large amount of excess enthalpy to the whole system, making the nanostructures unstable and suffer from severe thermal or mechanical grain growth. In order to maintain the advantageous properties of nanocrystalline materials, it is necessary to stabilize GB and inhibit grain growth. While alloying has been found to be an effective way of achieving stabilized nanocrystalline metal alloys experimentally, the direct quantification of solute effects on GB motion still poses great challenge for investigating thermal stability of general nanocrystalline materials. In this research, impurity segregation and solute drag effects on GB motion were investigated by extending the interface random-walk method in direct molecular dynamics simulations. It was found that the GB motion was controlled by the solute diffusion perpendicular to the boundary plane. Based on the simulation results at different temperatures and impurity concentrations, the solute drag effects can be well modeled by the theory proposed by Cahn, Lücke and Stüwe (CLS model) more than fifty years ago. However, a correction to the original CLS model needs to be made in order to quantitatively predict the solute drag effects on a moving GB.
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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 | 0,001 | 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 ».