Defects and Impurity Properties of VN precipitates in ARAFM Steels: Modelling using a Universal Machine Learning Potential and Experimental Validation
本研究は、機械学習ポテンシャル、密度汎関数理論、および実験的検証を組み合わせることで、VN析出物における規則的な窒素空孔がARAFM鋼の照射損傷を緩和する一方で、クロムのような溶質添加がこの規則性を乱し、核融合関連条件下での析出物の溶解を加速させることを明らかにしている。