LOCAL STRUCTURE AND SOLIDIFICATION OF GLASSFORMING MELT AL86NI6CO4GD2TB2 UNDER HIGH PRESSURE: EXPERIMENT, MODELING, MACHINE LEARNING

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

High pressure affects melt solidification and its glass-forming ability. Ab initio molecular dynamics calculations show how the local structure of the melt changes with increasing pressure. High pressure promotes the formation of icosahedral clusters in the melt. Rare earth elements: gadolinium, terbium facilitate the formation of icosahedra. At a pressure of 10 GPa and melt temperature of 1800 K, icosahedra atoms form a "percolation cluster". As pressure decreases, the concentration of icosahedra decreases, and at atmospheric pressure, icosahedra are practically absent. Thus, the glass-forming ability of the melt increases with increasing pressure. Using deep machine learning techniques, the dependence of glass transition temperature on high pressure was evaluated: pressure increase from 0 to 10 GPa increases by 1.3 times. The structure of solid alloy samples obtained by cooling its melt from 1800 K at a rate of 1000 degrees/s under 10 GPa pressure was studied. X-ray diffraction and electron microscopy methods showed that the samples are dense and homogeneous, with a fine-dispersed structure. New crystalline phases with cubic (cP 4 / 2) and tetragonal (tI 26 / 1) structures, stable for long periods under normal conditions, were synthesized in the alloy. Rare earth elements play a major role in the formation of the phase with cubic structur (cP 4 / 2). Studies showed that the average hardness of samples obtained at 10 GPa is almost 2 times higher than that of the initial sample obtained at atmospheric pressure, and is about 2 GPa.

About the authors

S. G. Men'shikova

Udmurt Federal Research Center
of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: svetlmensh@udman.ru
Russian Federation, 426067, Izhevsk

N. M. Shchelkachev

Vereshchagin Institute for High Pressure Physics of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: n.chtchelkatchev@gmail.com
Russian Federation, 142190, Moscow, Troitsk

References

  1. С. Г. Рассолов, Е. А. Свиридова, В. В. Максимов и др., Металлофизика и новейшие технологии 37, 1089 (2015).
  2. А. L. Belyukov, S. G. Menshikova, and V. I. Ladyanov, J. Phys.: Cond. Matt. 35, 314001 (2023).
  3. S. G. Menshikova, A. A. Sushkov, and V. V. Brazhkin, Phys. Sol. St. 64, 204 (2022).
  4. N. M. Chtchelkatchev, M. V. Magnitskaya, V. A. Sidorov et al., Pure and Appl. Chem. 91, 941 (2019).
  5. Г. Е. Абросимова, А. С. Аронин, ФТТ 59, 2227 (2017).
  6. A. V. Tsvyashchenko, L. N. Fomicheva, A. A. Sorokin et al., Phys. Rev. B 65, 174513 (2002).
  7. V. I. Levitas, J. Phys.: Cond. Matt. 30, 163001 (2018).
  8. V. P. Filonenko, P. V. Zinin, I. P. Zibrov et al., Crystals 8, 448 (2018).
  9. Yu. A. Sokolovskaya, V. V. Sokolovskiy, M.A. Zagrebin et al., JETP 125, 104 (2017).
  10. A. M. Satanin, Introduction to the Density Functional Theory, Teaching aid., Nizhny Novgorod (2009), p. 64.
  11. Ф. М. Гафаров, А. Ф. Галимянов, Искусственные нейронные сети и приложения, Изд-во Казан. унта, Казань (2018).
  12. Е. О. Хазиева, Н. М. Щелкачев, А. О. Типеев, Р. Е. Рыльцев, ЖЭТФ 164, 980 (2023).
  13. А.Ю. Чурюмов, Cand. ... Dr. Tech. Sciences, Moscow (2008).
  14. L. V. Каmaeva, E. N. Tsiok, and N. M. Chtchelkachev, J. Molec. Liquids 393, 123659 (2024).
  15. L. N. Kolotova, G. E. Norman, and V. V. Pisarev, J. Non-Crystalline Sol. 429 (2015).
  16. S. G. Menshikova, N. М. Chtchelkatchev, and V. V. Brazhkin, Materialia 28, 101713 (2023).
  17. V. V. Brazhkin, Cand. ... Dr. phys.-mat. Sciences, Moscow (1996).
  18. S. G. Menshikova and V. V. Brazhkin, Phys. Sol. St. 64, 197 (2022).
  19. P. M. Larsen, S. Schmidt, and J. Schiotz, Modelling and Simul. in Mater. Sci. Eng. 24, 055007 (2016).
  20. D. Turnbull, J. Appl. Phys. 21, 1022 (1950).
  21. T. Schenk, D. Holland-Moritz, V. Simonet et al., Phys. Rev. Lett. 89, 075507 (2002).
  22. T. V. Tropin, G. Schulz, J. W. Schmelzer et al., J. Non-Cryst. Solids 409, 63 (2015).
  23. X. Guo, M. Potuzak, J.C. Mauro et al., J. Non-Cryst. Solids 357, 3230 (2011).
  24. H. B. Ke, P. Wen, and W.H. Wang, AIP Adv. 2, 041404 (2012).
  25. B. A. Rusanov, V. E. Sidorov, P. Svec et al., Inorganic Materials 56, 14 (2020).
  26. T. V. Tropin, J. W. P. Schmelzer, and V. L. Aksenov, Physics-Uspekhi 59 (2016).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».