液态金属In凝固过程中微观结构转变的模拟研究

采用分子动力学方法对液态金属In的快速凝固过程进行计算机模拟跟踪研究.运用HA键型指 数法和原子成团类型指数法分析了金属原子In的成键类型和形成的原子团簇结构.发现：与通常的液态金属(如Al)相反，随着温度的降低，二十面体及与二十面体相关的1 551 键越来越少；与四方体，六角密堆积相关的1421，1422和1431键数目总和变化很小；而与菱 面体相关的132l，1311，1301和1201的数目却随着温度的降低而显著增加，逐渐占据优势 .最后形成一种新型的以菱面体结构为主、夹杂着立方体(fcc，bcc) 关键词： 液态金属In 微结构转变 团簇结构 分子动力学 计算机模拟     

Ca70Mg30金属玻璃形成过程热力学、 动力学和结构特性转变机理的模拟研究

采用分子动力学方法对Ca₇₀Mg₃₀合金快速凝固玻璃形成过程进行了计算机模拟, 深入分析了液-固玻璃转变过程热力学、 动力学和结构特性的转变机理, 对不同方法所确立的玻璃转变温度之间的关系进行了探讨. 结果表明: 本模拟计算所获得的Ca₇₀Mg₃₀金属玻璃的结构因子和玻璃转变温度均与实验结果符合, 而且二十面体局域结构对Ca₇₀Mg₃₀金属玻璃的形成起决定性作用. 由于周围原子形成的瞬时"笼子效应", 过冷液体动力学特性逐渐偏离Arrhenius规律而满足模态耦合理论的幂指数规律. 动力学玻璃转变温度接近于微观结构玻璃转变温度, 但高于热力学玻璃转变温度; 而且它们与理想动力学玻璃转变温度之间满足Odagaki关系.     

熔体初始温度对液态金属Na凝固过程中微观结构影响的模拟研究

采用分子动力学方法对熔体初始温度热历史条件对液态金属Na凝固过程中微观结构的影响，进行了模拟研究，并采用双体分布函数g(r)曲线、键型指数法和原子团类型指数法对凝固过程中的微观结构进行了分析.结果表明：液态金属Na在不同熔体初始温度条件下以1×10¹¹K/s冷速凝固时，均形成晶化结构，其中1661和1441键型或体心立方基本原子团(14 6 0 8)在凝固过程中对微观结构的转变起决定性作用.同时发现：熔体初始温度对凝固微结构有显著影响，而对液态和过冷态的微观结构影响并不明显，只有在晶化起始温度T_c附近才充分地展现出来.不同熔体初始温度对凝固结构的晶化程度有不同的影响，虽其影响程度是随着熔体初始温度的下降呈非线性变化关系的，但仍表明是可以通过改变熔体初始温度来加以控制的.原子团类型指数法(比键型指数法)更进一步表征了晶化体系中原子团的结构特征，将有利于对液态金属凝固过程中微观结构的转变机理进行更为深入的研究.     

快凝过程中液态Cu64Zr36合金二十面体团簇遗传与演化跟踪

采用分子动力学方法模拟研究了液态Cu₆₄Zr₃₆合金在冷速50 K/ns下 的快速凝固过程, 并通过双体分布函数、Honeycutt-Andersen (H-A) 键型指数和团簇类型指数对其微结构演变特性进行了分析. 液态与快凝玻璃合金的主要原子组态都是二十面体(12 0 12 0)及其变形结构 (12 8/1551 2/1541 2/1431), 其中比例最高的是Cu芯Cu₈Zr₅基本原子团, 其次是Cu₇Zr₆和Cu₉Zr₄团簇; 并且由这些二十面体基本原子团铰链形成的中程序, 其尺寸分布在液相和固相中分别呈现出13, 19, 25,···和13, 19, 23, 25, 29, 37,···的幻数特征. 团簇的演化与跟踪分析发现: 没有任何团簇能从液态直接遗传到固态合金, 遗传的起始温度出现在T_m–T_g过冷液相区. 二十面体团簇的遗传主要以完全和直接遗传为主, 并且一个明显的增加发生在T_g附近. 在玻璃化转变温度T_g以下, (12 0 12 0) 二十面体比 (12 8/1551 2/1541 2/1431) 变形二十面体具有更高的结构遗传能力, 但仅有少部分在遗传过程中能保持化学成分的恒定. 通过部分遗传, 某些二十面体中程序甚至也能从过冷液体中被遗传到玻璃合金. 关键词： 快速凝固 分子动力学 二十面体团簇 遗传     

规范场与不可积Beery几何相位因子

证明了在场强为零势不为零的复连通区域 ,规范势沿粒子运动闭合路径的不可积积分是Berry几何相位。说明了由规范势构成的不可积相位因子中一部分是几何Berry相因子 ,并以电磁场为例说明规范场和相位因子的关系。因此不可积Berry相因子最完整地描述了与规范场有关的物理现象     

液态Ca7Mg3合金快速凝固过程中团簇结构的形成特性

采用分子动力学方法对液态Ca7Mg3合金凝固过程中团簇结构的形成特性进行了模拟研究. 采用双体分布函数、Honeycutt-Andersen(HA)键型指数法、原子团类型指数法(CTIM)以及遗传跟踪等方法对凝固过程中团簇结构的形成演变特性进行了分析. 结果表明: 在以冷速为1×1012 K·s-1 的快速凝固条件下, 系统形成以1551、1541、1431键型为主的非晶态结构; 二十面体基本原子团(12 0 12 0)在快速凝固过程中对非晶态结构的形成起决定性作用; 在合金凝固过程中, 团簇的稳定性不仅与构成团簇的基本原子团类型有关, 还与中心原子类型以及中心原子之间的连接方式有关. 由于(12 0 12 0)基本原子团能量较低并且在低温具有较好的遗传特性, 基本原子团之间很容易连接在一起组成更大的团簇. 所形成的团簇结构显著不同于那些由气相沉积、离子溅射等方法所获得的团簇结构.     

冷速对液态金属Ga凝固过程中微观结构演变影响的模拟研究

采用分子动力学方法对液态金属Ga凝固过程中不同冷却速率对微观结构演变的影响进行了模拟跟踪研究. 运用HA键型指数法和原子成团类型指数法(CTIM)分析了金属原子Ga的成键类型和形成的基本原子团结构. 结果发现，冷却速率对凝固过程中的微观结构起着非常重要的作用. 在以1.0×10¹⁴，1.0×10¹³，1.0×10¹²K/s的速率冷却时，系统形成以与1311，1301键型相关的菱面体结构为主，夹杂着立方体、六角密集等其他团簇结构所构成的非晶态结构；在以1.0×10¹¹K/s的速率冷却时，系统明显发生结晶，其结晶转变温度T_c约为198K，且冷却速率越慢，结晶转变温度T_c越高，形成以与1421键型相关的斜方晶体(经可视化分析确认)为主要构型的晶态结构. 这将为研究液态金属的结晶转变过程提供一种新方法. 关键词： 液态金属Ga 凝固过程 微结构转变 分子动力学模拟     

冷速对液态金属Na凝固过程中微观结构影响的模拟研究

采用分子动力学方法对液态金属Na在四种不同冷速下的快速凝固过程进行了模拟跟踪研究.采用双体分布函数g(r)曲线、Honeycutt-Andersen键型指数法和原子团类型指数法对凝固过程中微观结构的变化进行了分析.结果表明：冷却速率对微结构的转变有决定性影响，当冷速为1.0×10¹⁴和1.0×10¹³K/s时，系统形成以1551和1541键型或以缺陷多面体基本原子团(13 1 10 2)和二十面体基本原子团(12 0 12 0)为主体的非晶态结构；当冷速为1.0×10¹²和1.0×10¹¹K/s时，系统则形成以1441和1661键型或以体心立方基本原子团(14 6 0 8)为主体的晶态结构.同时发现：不同冷速对液态金属Na在液态和过冷态时微观结构的影响甚小；但不同冷速对其固态(非晶态利晶态)时的微观结构有显著的影响，且要在液-固转变点(分别在玻璃转变温度T_g和晶化起始温度T_c)附近或以后才能充分展现出来.根据这一特点，有可能建立另一种确定液态金属T_g和T_c的新方法.原子团类型指数法比键型指数法更有利于研究液态、非晶态等无序体系和一些晶化体系的具体结构特征. 关键词： 液态金属Na 凝固过程 分子动力学模拟 原子团类型指数法     

非晶态合金高强度的微观机理探讨

本文对于由液态淬火制备的金属-类金属非晶态合金,首先从统计热力学观点,提出先形成以类金属原子为中心的化学短程序小原子团、再进行拓朴填充的结构缺陷形成机制,并利用“双层单元结构模型”使缺陷的分布状态具体化。再从小原子团内已不存在可滑动的“微位错元”组态出发,比较合理地解释了非晶态合金具有高强度的微观机理。最后利用Bailey-Hirsch关系式外推,具体估算了非晶态Fe基合金的强度,其数量级与已有的实验结果相当吻合,并进一步指出了提高非晶态合金强度的具体途径。     

Tracing Nucleation and Growth on Atomic Level in Amorphous Sodium by Molecular Dynamics Simulation

Crystallization of amorphous Na is simulated by using the molecular dynamics method, and the evolutions of atomic clusters are traced by the cluster-type index method （CTIM） we proposed previously. It is demonstrated that the crystallization process exhibits three distinct stages of nucleation, subsequent growth of nuclei and coarsening of crystal grains. Both the size and the internal structure of a cluster play crucial roles in determining whether it is a nucleus. The cluster tracing analysis can identify different crystallization stages more clearly and accurately than other methods. Meanwhile, the simulation results can provide a reasonable explanation at an atomic level for the experimental phenomenon obtained previously.