Study of ordering in (MoCrTi)Al refractory high-entropy alloys using machine learning interatomic potential
Cette étude emploie des potentiels interatomiques d'apprentissage automatique combinés à des simulations de Monte Carlo hybride et de dynamique moléculaire pour révéler que l'ordonnancement chimique dans les alliages à haute entropie réfractaires (MoCrTi)Al présente des comportements de transition distincts selon la température et améliore significativement la rigidité mécanique grâce à une population optimisée de paires atomiques rigides, offrant ainsi des perspectives critiques pour la conception d'alliages.