Влияние деформации на диффузионные свойства β-Zr при высоких температурах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Методом классической молекулярной динамики с применением момент-тензорного потенциала межатомного взаимодействия были исследованы диффузионные свойства чистого ОЦК β-Zr в диапазоне температур 1800–2100 К. Использованный потенциал был предварительно обучен на данных первопринципных расчетов и верифицирован путем сравнения расчетных величин с доступными экспериментальными и теоретическими данными. Построенный потенциал воспроизводит температурный фазовый переход из ГПУ α-Zr в ОЦК β-Zr, экспериментальные значения коэффициента термического расширения и коэффициента диффузии, а также рассчитанные из первых принципов уравнения состояния обеих фаз при низких температурах. Получена зависимость коэффициента самодиффузии в цирконии в зависимости от деформации в диапазоне от –3% до 3%. Показано, что плавление искаженной структуры может происходить при температуре ниже температуры плавления недеформированного кристалла.

Об авторах

Д. А. Конов

НИТУ МИСИС

Автор, ответственный за переписку.
Email: dkonov@misis.ru
Россия, Ленинский пр-т, 4, стр. 1, Москва, 119049

К. П. Сиднов

НИТУ МИСИС

Email: dkonov@misis.ru
Россия, Ленинский пр-т, 4, стр. 1, Москва, 119049

Р. И. Синяков

НИТУ МИСИС

Email: dkonov@misis.ru
Россия, Ленинский пр-т, 4, стр. 1, Москва, 119049

М. П. Белов

НИТУ МИСИС

Email: dkonov@misis.ru
Россия, Ленинский пр-т, 4, стр. 1, Москва, 119049

Список литературы

  1. Yu X., Zhang N. Molecular dynamics modelling of the stress effect on diffusion behavior of hydrogen in tungsten // Fusion Eng. Des. 2024. V. 200. P. 114180.
  2. Mohammadzadeh R., Razmara N., Razmara F. Molecular dynamics study of strain-induced diffusivity of nitrogen in pure iron nanocrystalline // Physica A: Stat. Mech. Appl. 2016. V. 463. P. 123–130.
  3. Clerici D., Mocera F., Somà A. Analytical Solution for Coupled Diffusion Induced Stress Model for Lithium-Ion Battery // Energies. 2020. V. 13. № 7. P. 1717.
  4. Willenberg L.K., Dechent P., Fuchs G., Sauer D.U., Figgemeier E. High-Precision Monitoring of Volume Change of Commercial Lithium-Ion Batteries by Using Strain Gauges // Sustain. Sci. Pract. Policy. 2020. V. 12. № 2. P. 557.
  5. Qi Z., Shan Z., Ma W., Li L., Wang S., Li C., Wang Z. Strain Analysis on Electrochemical Failures of Nanoscale Silicon Electrode Based on Three-Dimensional In Situ Measurement // NATO Adv. Sci. Inst. Ser. E Appl. Sci. 2020. V. 10. № 2. P. 468.
  6. Cheng X., Pecht M. In Situ Stress Measurement Techniques on Li-ion Battery Electrodes: A Review // Energies. 2017. V. 10. № 5. P. 591.
  7. Cushman J.H. Nonlocal diffusion and strain-induced liquification of particulate media // Mech. Mater. 1993. V. 16. № 1–2. P. 119–124.
  8. Zhang Y., Jiang C., Bai X. Anisotropic hydrogen diffusion in α-Zr and Zircaloy predicted by accelerated kinetic Monte Carlo simulations // Sci. Rep. 2017. V. 7. № 1. P. 1–13.
  9. Kidson G., McGurn J. Self-diffusion in body-centered cubic zirconium // Canadian J. Phys. 1961. V. 39. № 8. P. 1146–1157.
  10. Urazaliev M.G., Stupak M.E., Popov V.V. Atomistic Simulation of Self-Diffusion and Diffusion of Со along Symmetric Tilt Grain Boundaries [2-1-10] in α-Ti // Phys. Met. Metall. 2023. V. 124. № 9. P. 923–933.
  11. Popov V.V., Stupak M.E., Urazaliev M.G. Atomistic Simulation of Grain Boundaries in Niobium: Structure, Energy, Point Defects and Grain-Boundary Self-Diffusion // J. Phase Equilib. Diffus. 2022. V. 43. № 4. P. 401–408.
  12. Демидов Д.Н., Сивак А.Б., Сивак П.А. Диффузионные характеристики кластеров собственных междоузельных атомов в ванадии: молекулярно-динамические данные // ФММ. 2023. Т. 124. № 5. С. 400–408.
  13. Демидов Д.Н., Сивак А.Б., Сивак П.А. Диффузия димежузлий в ОЦК-металлах Fe и V, подверженных внешним нагрузкам разных типов // ФММ. 2021. Т. 122. № 11. С. 1164–1170.
  14. Страумал Б.Б., Заворотнев Ю.Д., Метлов Л.С., Страумал П.Б., Петренко А.Г., Томашевская Е.Ю. Фазовые превращения, вызванные кручением под высоким давлением // ФММ. 2022. Т. 123. № 12. С. 1283–1288.
  15. Biesiekierski A., Wang J., Gerpeel M.A-H., Wen C. A new look at biomedical Ti-based shape memory alloys // Acta Biomater. 2012. V. 8. № 5. P. 1661–1669.
  16. Yau T.-L., Annamalai V.E. Corrosion of Zirconium and its Alloys. 2016.
  17. Krishnan R., Asundi M.K. Zirconium alloys in nuclear technology // Proceed. Indian Academy Sci. Section C: Eng. Sci. 1981. V. 4. № 1. P. 41–56.
  18. Jaworska L., Cyboron J., Cygan S., Zwolinski A., Onderka B., Skrzekut T. Zirconium Phase Transformation under Static High Pressure and ω-Zr Phase Stability at High Temperatures // Materials. 2019. V. 12. № 14. P. 2244.
  19. Раков Э. Химическая энциклопедия в 5 т. 1998. Т. 5: Триптофан – Ятрохимия. С. 384.
  20. Eisenbarth E., Velten D., Muller M., Thull R., Breme J. Biocompatibility of beta-stabilizing elements of titanium alloys // Biomaterials. 2004. V. 25. № 26. P. 5705–5713.
  21. Smirnova E.A., Ponomareva A.V., Konov D.A., Belov M.P. A Systematic First-Principles Description of the Thermodynamic, Elastic, and Mechanical Properties of Zr-Based Binary BCC Alloys // Phys. Met. Metall. 2023. V. 124. № 6. P. 583–599.
  22. Dobromyslov A.V. Effect of d Metals on the Polymorphous and (Mono) Eutectoid Transformation Temperatures of Binary Titanium, Zirconium, and Hafnium Alloys // Phys. Met. Metall. 2020. V. 121. № 5. P. 466–470.
  23. Li Y., Cui Y., Zhang F., Xu H. Shape memory behavior in Ti–Zr alloys // Scr. Mater. 2011. V. 64. № 6. P. 584–587.
  24. Kresse G., Hafner J. Ab initio molecular dynamics for liquid metals // Phys. Rev. B Condens. Matter. 1993. V. 47. № 1. P. 558.
  25. Kohn W., Sham L.J. Self-Consistent Equations Including Exchange and Correlation Effects // Phys. Rev. 1965. V. 140. № 4A. P. A1133.
  26. Novikov I.S., Gubaev K., Podryabinkin E.V., Shapeev A.V. The MLIP package: moment tensor potentials with MPI and active learning // Mach. Learn. Sci. Technol. 2021. V. 2. № 2. P. 025002.
  27. Shapeev A.V. Moment Tensor Potentials: A Class of Systematically Improvable Interatomic Potentials // Multiscale Model. Simul. 2016.
  28. Thompson A.P., Aktulga H.M., Berger R., Bolintineanu D.S., Brown W.M., Crozier P.S., in’t Veld P.J., Kohlmeyer A., Moore S.G., Nguyen T.D., Shan R., Stevens M.J., Tranchida J., Trott C., Plimpton S.J. LAMMPS – a flexible simulation tool for particle-based materials modeling at the atomic, meso, and continuum scales // Comput. Phys. Commun. 2022. V. 271. P. 108171.
  29. Blöchl P.E. Projector augmented-wave method // Phys. Rev. B Condens. Matter. 1994. V. 50. № 24. P. 17953.
  30. Kresse G., Furthmüller J. Efficient iterative schemes for ab initio total-energy calculations using a plane-wave basis set // Phys. Rev. B Condens. Matter. 1996. V. 54. № 16. P. 11169.
  31. Kresse G., Furthmüller J. Efficiency of ab-initio total energy calculations for metals and semiconductors using a plane-wave basis set // Comput. Mater. Sci. 1996. V. 6. № 1. P. 15–50.
  32. Kresse G., Joubert D. From ultrasoft pseudopotentials to the projector augmented-wave method // Phys. Rev. B Condens. Matter. 1999. V. 59. № 3. P. 1758.
  33. Perdew J.P., Burke K., Ernzerhof M. Generalized Gradient Approximation Made Simple // Phys. Rev. Lett. 1996. V. 77. № 18. P. 3865.
  34. Einstein A. Über die von der molekularkinetischen Theorie der Wärme geforderte Bewegung von in ruhenden Flüssigkeiten suspendierten Teilchen // Ann. Phys. 1905. V. 322. № 8. P. 549–560.
  35. Белов М.П., Синяков Р.И. Динамика решетки и нелинейный отклик ОЦК-титана на деформации при высокой температуре в методе ab initio молекулярной динамики // ФТТ. 2022. Т. 64. № 8. С. 915.
  36. Smirnova D.E., Starikov S.V., Gordeev I.S. Evaluation of the structure and properties for the high-temperature phase of zirconium from the atomistic simulations // Comput. Mater. Sci. 2018. V. 152. P. 51–59.
  37. Liu P., Verdi C., Karsai F., Kresse G. α−β phase transition of zirconium predicted by on-the-fly machine-learned force field // Phys. Rev. Mater. 2021. V. 5. № 5. P. 053804.
  38. Zong H., Pilania G., Ding X., Ackland G.J., Lookman T. Developing an interatomic potential for martensitic phase transformations in zirconium by machine learning // npj Comput. Mater. 2018. V. 4. № 1. P. 1–8.
  39. Skinner G.B., Johnston H.L. Thermal Expansion of Zirconium between 298°K and 1600°K // J. Chem. Phys. 1953. V. 21. № 8. P. 1383–1384.
  40. Mendelev M.I., Ackland G.J. Development of an interatomic potential for the simulation of phase transformations in zirconium // Philos. Mag. Lett. 2007. V. 87. № 5. P. 349–359.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».