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http://dx.doi.org/10.18419/opus-12300
Autor(en): | Gubaev, Konstantin Ikeda, Yuji Tasnádi, Ferenc Neugebauer, Jörg Shapeev, Alexander V. Grabowski, Blazej Körmann, Fritz |
Titel: | Finite-temperature interplay of structural stability, chemical complexity, and elastic properties of bcc multicomponent alloys from ab initio trained machine-learning potentials |
Erscheinungsdatum: | 2021 |
Dokumentart: | Zeitschriftenartikel |
Seiten: | 10 |
Erschienen in: | Physical review materials 5 (2021), 073801 |
URI: | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-123171 http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/12317 http://dx.doi.org/10.18419/opus-12300 |
ISBN: | 2475-9953 |
Zusammenfassung: | An active learning approach to train machine-learning interatomic potentials (moment tensor potentials) for multicomponent alloys to ab initio data is presented. Employing this approach, the disordered body-centered cubic (bcc) TiZrHfTax system with varying Ta concentration is investigated via molecular dynamics simulations. Our results show a strong interplay between elastic properties and the structural ω phase stability, strongly affecting the mechanical properties. Based on these insights we systematically screen composition space for regimes where elastic constants show little or no temperature dependence (elinvar effect). |
Enthalten in den Sammlungen: | 03 Fakultät Chemie |
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