ЧЕЛЯБИНСКИЙ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

Данная работа посвящена исследованию энергии симметричных границ зёрен наклона и поворота в диапазоне углов разориентировки зёрен от 0 до 180◦ и температур от 100 до 700 K в чистом алюминии. Путём молекулярно-динамического моделирования несколько бикристаллических систем с различными углами наклона/поворота зёрен поддерживаются при постоянной температуре 100, 400 или 700 K и вычисляется энергия каждой границы зерна. Полученные результаты показывают, что минимальная энергия границ уменьшается при возрастании температуры от 100 до 400 K, а при дальнейшем нагреве до 700 K может уменьшаться, практически не меняться и даже увеличиваться. Средняя энергия, полученная усреднением энергий возникающих вариаций структуры границы зерна при постоянной температуре, увеличивается с ростом температуры от 100 до 700 K для случайных границ с изначально высокой энергий. В случае специальных границ зёрен с малым значением Σ средняя энергия практически не изменяется. Чтобы описать непрерывную зависимость энергии симметричных границ наклона и поворота от температуры предлагается аппроксимация искусственной нейронной сетью прямого распространения. Нейронная сеть обучается и тестируется на данных атомистического моделирования и показывает высокую предсказательную способность на тестовых данных и для описания энергии в диапазоне температур от 100 до 700 K.

The motion of grain boundary (GB) ensemble in pure aluminum under annealing conditions at temperature 630 K is investigated by cellular automata (CA) method. Here, the CA method predetermines the computational grid following the grain boundary motion and grain growth. The motion of the GB is defined through mobility, energy and curvature of the boundary. The curvature of the GBs is measured by the Height Function method. The kinetics of the grain boundary ensemble is shown using the conventional Reed - Shockley function and neural network surrogate functions to determine the energy of grain boundaries.