Study of ordering in (MoCrTi)Al refractory high-entropy alloys using machine learning interatomic potential
Questo studio impiega potenziali interatomici di apprendimento automatico combinati con simulazioni di Monte Carlo ibrido e dinamica molecolare per rivelare che l'ordinamento chimico nelle leghe ad alta entropia refrattarie (MoCrTi)Al esibisce distinti comportamenti di transizione dipendenti dalla temperatura e aumenta significativamente la rigidità meccanica attraverso una popolazione ottimizzata di coppie atomiche rigide, offrendo approfondimenti critici per la progettazione di leghe.