Прорывной метод расчета взаимодействий между металлом и наплавочным материалом может ускорить разработку новых материалов, сочетающих твердость керамики с упругостью металла.

Открытие, сделанное инженерами Университета штата Мичиган, указывает на два аспекта создания сплавов, которые точно прогнозируют их поведение и требуют меньше сложных квантово-механических вычислений, сообщает Phys.org. Ученые применили алгоритмы машинного обучения для создания более качественных сплавов, которые можно использовать в газотурбинных двигателях и атомных реакторах.

Суть проблемы

Реактивные двигатели и атомные реакторы могли бы работать эффективнее, если бы выдерживали более высокие температуры. При перегреве металл становится слишком мягким и может разрушиться. Инженеры решают эту проблему при помощи сплавов. Металл в основном состоит из кристаллической решетки, атомы которой упакованы упорядоченным образом. Однако, у них есть дефекты — зоны, где решетка бывает повреждена, которые влияют на поведение материала.

Свойства этих дефектов определяют механическую, термальную и радиационную эффективность металлов, поскольку атомы возле дефектов обычно свободнее в движении. Некоторые дефекты приводят к ослаблению сплавов, но небольшие участки, например, смещения нескольких атомов, могут даже улучшить характеристики металлов. Например, сделать их более гибкими. Увы, предсказать поведение сплавов с дефектами очень сложно.

Решение

В своей работе ученые определили два показателя — они назвали их «дескрипторами» — которые определяют изменение структуры электронов в дефектах чистых металлов.

С их помощью они смогли предсказать, как атомы наплавочного материала концентрируются вокруг различных типов дефектов. На этой основе они научились прогнозировать поведение сплава с дефектом.

Но это лишь начало процесса, объясняет руководитель исследования Лян Ци: «Наши результаты позволяют задействовать алгоритмы машинного обучения для проектирования сплавов, потенциально ускоряя поиск лучших сплавов для турбин и ядерных реакторов».