И. А. Балякин, А. А. Юрьев, Б. Р. Гельчинский.
АННОТАЦИЯ
В данной работе впервые методом молекулярно-динамического моделирования был рассмотрен процесс расслоения в расплавах системы Bi-Ga. Взаимодействие между атомами задавалось при помощи параметризованного по ab initio данным нейросетевого потенциала (модель DeePMD). Параметризация DeePMD-потенциала была выполнена с использованием алгоритма активного машинного обучения. В ходе молекулярно-динамического моделирования расплавы составов GaxBi100-x где x = 0, 10, …, 90, 100 были охлаждены от 800 до 300 К. Расслоение регистрировалось по характеру изменения парциальной радиальной функции распределения для пары Ga-Bi. Установлено, что DeePMD-потенциал, в исходный тренировочный набор которого не было введено конфигураций, соответствующих расслоенному состоянию, всё равно способен воспроизводить расслоение в системе Bi-Ga. При этом, концентрационный диапазон расслоения, определяемый по молекулярно-динамическому моделированию с DeePMD-потенциалом совпадает с экспериментом. Также удалось верно определить смещение максимума купола расслоения в сторону расплавов, богатых галлием. Тем не менее максимум купола расслоения определен недостаточно точно, как Ga80Bi20, вместо экспериментального Ga70Bi30. Помимо этого, определенный температурный диапазон купола расслоения шире, чем в эксперименте. Несмотря на это, использование нейросетевых потенциалов в атомистическом моделировании, как это показано в настоящей работе, может быть эффективно использовано для прогнозирования расслоения в бинарных металлических системах.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: молекулярная динамика, расслоение, потенциалы машинного обучения, жидкие металлы.
DOI: 10.31857/S0235010623040096
EDN: ZAQSLF