Von Automobilen bis hin zu künstlichen Satelliten, von Baumaterialien bis hin zu elektronischen Produkten – hochwertige Metalllegierungen sind in Schlüsselbereichen des modernen Lebens unverzichtbar. Aufgrund des vagen Verständnisses der Forscher über die Grenzen zwischen den winzigen Kristallkörnern, aus denen die meisten Metalle bestehen, ist die Entwicklung neuer Legierungen mit der besten Festigkeit, Härte, Korrosionsbeständigkeit, Leitfähigkeit und anderen Eigenschaften für bestimmte Zwecke jedoch begrenzt.

Wenn zwei Metalle miteinander vermischt werden, können sich die Atome des Sekundärmetalls entlang dieser Korngrenzen ansammeln oder sie können durch das Atomgitter innerhalb des Korns gestreut werden. Die Gesamtleistung von Materialien hängt in hohem Maße vom Verhalten dieser Atome ab, aber bisher gibt es keine systematische Methode, um ihre Auswirkungen vorherzusagen.

MIT-Forscher haben nun eine Methode gefunden, die Computersimulation und maschinelle Lernprozesse kombiniert, um verschiedene detaillierte Vorhersagen dieser Eigenschaften zu treffen, die die Entwicklung neuer Legierungen in verschiedenen Anwendungen leiten können. Die Forschungsergebnisse werden in der Zeitschrift Nature Communications beschrieben. Die Arbeit wurde vom Doktoranden Malik Wagih, dem Postdoktoranden Peter Larsen und dem Professor für Materialwissenschaften und Ingenieurwissenschaften Christopher Schuh verfasst.

Schuh erklärte, dass es eine gewaltige Herausforderung ist, das Verhalten polykristalliner Metalle auf atomarer Ebene für die meisten von uns verwendeten Metalle zu verstehen. Obwohl die Atome in einem Einkristall geordnet angeordnet sind, ist die Beziehung zwischen benachbarten Atomen einfach und vorhersehbar. Dies ist bei den meisten Metallgegenständen bei mehreren winzigen Kristallen nicht der Fall. Er sagte: "In dem, was wir Korngrenzen nennen, werden Kristalle zusammen zerkleinert. In traditionellen Baumaterialien gibt es Tausende solcher Korngrenzen."

Diese Grenzen helfen, die Eigenschaften des Materials zu bestimmen. Er sagte: "Man kann sie sich als Klebstoff vorstellen, der die Kristalle zusammenhält." "Aber sie sind ungeordnet und die Atome sind durcheinander. Sie passen nicht zu den Kristallen, denen sie hinzugefügt werden." Dies bedeutet, dass sie Milliarden von möglichen atomaren Anordnungen bieten, und es gibt nur wenige Anordnungen im Kristall. Die Herstellung neuer Legierungen beinhaltet "den Versuch, diese Bereiche innerhalb des Metalls zu entwerfen, was tatsächlich milliardenfach komplizierter ist als das Design in Kristallen".

Schuh machte eine Analogie zu den Leuten in der Nähe. „Es ist ein bisschen wie in den Vororten. Du hast vielleicht 12 Nachbarn um dich herum. In den meisten Metallen siehst du dich um und siehst 12 Leute, und sie sind in der gleichen Entfernung von dir. Das ist völlig homogen Grenze, Sie haben immer noch 12 Nachbarn, aber ihre Entfernungen sind unterschiedlich, und es sind alle Häuser unterschiedlicher Größe in verschiedenen Richtungen."

Er sagte, dass diejenigen, die neue Legierungen entwerfen, diese Frage traditionell einfach übersprungen oder einfach die durchschnittlichen Eigenschaften der Korngrenzen mit den gleichen Augen betrachteten, auch wenn sie wussten, dass dies nicht der Fall war.

Stattdessen entschied sich das Team, das Problem rigoros zu lösen, indem es die tatsächliche Verteilung der Konfiguration und Interaktion einer großen Anzahl typischer Fälle untersuchte und dann mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen aus diesen spezifischen Fällen herleitete und Vorhersagen für die gesamte Bandbreite lieferte.

In manchen Fällen ist die Aggregation von Atomen entlang der Korngrenze eine ideale Eigenschaft, die die Härte und Korrosionsbeständigkeit des Metalls erhöhen kann, manchmal aber auch zur Versprödung führen kann. Je nach Einsatzzweck der Legierung werden die Ingenieure versuchen, die Kombination der Eigenschaften zu optimieren. In dieser Studie untersuchte das Forschungsteam mehr als 200 verschiedene Kombinationen von unedlen Metallen und Legierungsmetallen basierend auf den in der Literatur auf der Basisebene beschriebenen Kombinationen. Anschließend simulierten die Forscher systematisch einige dieser Verbindungen, um ihre Korngrenzenkonfiguration zu untersuchen. Diese werden verwendet, um Vorhersagen durch maschinelles Lernen zu generieren, die dann durch gezieltere Simulationen verifiziert werden. Die Vorhersagen des maschinellen Lernens stimmen sehr gut mit den detaillierten Messungen überein.

Als Ergebnis, so Waji, konnten die Forscher beweisen, dass viele Legierungskombinationen, die eigentlich als nicht machbar galten, machbar seien. Er sagte, dass die neue Datenbank, die durch diese Forschung zusammengestellt wurde, bereits im öffentlichen Bereich verfügbar ist und jedem helfen kann, der eine neue Legierung entwickelt.

Das Team treibt die Analyse voran. Schuh sagte: "In unserer idealen Welt müssen wir jedes Metall des Periodensystems hinzufügen und dann alle anderen Elemente des Periodensystems zum Periodensystem hinzufügen." "Also, Sie verwenden das Periodensystem der Elemente, kreuzen es mit sich selbst und überprüfen dann alle möglichen Kombinationen." Für die meisten dieser Kombinationen lägen noch keine Basisdaten vor, dafür aber immer mehr Simulationen und Erhebungen. Die Daten können in das neue System integriert werden.

Link zu diesem Artikel: Forscher finden bessere Möglichkeiten, Metalllegierungen zu entwerfen

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