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摘要

由于冷却技术和合金非晶形成能力的限制, 实验室难以得到大块非晶, 而纳米液滴的快速冷却要相对容易, 因此纳米液滴的模拟研究更容易得到实验的验证. 本文运用分子动力学方法, 模拟不同尺寸的Cu ₆₄Zr ₃₆纳米液滴在1.0 × 10 ¹²K/s冷却速率下的凝固过程, 并采用平均原子能量、双体分布函数、三维可视化和最大标准团簇分析等方法分析其微观结构的演化. 对能量曲线和微观结构短程序特征长度的统计分析表明, 所有纳米液滴的凝固过程都经历了液-液相变和液-固相变, 最后形成了非晶态纳米颗粒. 拓扑密堆(topologically close-packed, TCP)结构的演化过程能充分体现纳米液滴两次相变的基本特征, 但二十面体不能. 从TCP团簇的角度, 纳米液滴的整个凝固过程可以分为坯胎、聚集、长大和粗化4个阶段. TCP结构能体现出非晶纳米液滴和颗粒的基本结构特征, 对于完善凝固理论具有重要意义.

关键词:

Abstract

It is difficult to obtain bulk amorphous alloys experimentally due to the limitation of cooling technology and the ability to form amorphous alloy. However, the rapid cooling of nano-droplets is relatively easy, so the simulation research of nano-droplets is easier to verify experimentally. In this work, the molecular dynamics simulation for the rapid cooling of Cu ₆₄Zr ₃₆nano-droplets of different sizes is conducted at a cooling rate of 1.0 × 10 ¹²K/s, and the evolution of microstructure is analyzed in terms of the average potential energy, the pair distribution function, the three-dimensional visualization, and the largest standard cluster analysis. The analysis of the energy curves and the characteristic length for short-range-ordered microstructure show that the solidification process for all nano-droplets undergoes liquid-liquid transition and liquid-solid transition, and finally forms amorphous nanoparticles. Comparing with the icosahedron, the evolution of the topologically close-packed (TCP) structures can reflect the basic characteristics of phase transitions effectively. Based on the evolution of TCP clusters, the entire solidification process of nano-droplets can be divided into four stages: embryo, aggregation, growth and coarsening. The TCP structure embodies the basic structural characteristics of amorphous nano-droplets and particles, which is of great significance in perfecting the solidification theory.

Keywords:

作者及机构信息

韦国翠¹,
田泽安^2,1

1.
2.

通信作者:田泽安,tianzean@hnu.edu.cn

基金项目:国家自然科学基金(批准号: 51661005, U1612442)和贵州大学智能制造产教融合创新平台及研究生联合培养基地(批准号: 2020-520000-83-01-324061)资助的课题.

Authors and contacts

Wei Guo-Cui¹,
Tian Ze-An^2,1

1.
2.

Corresponding author:Tian Ze-An,tianzean@hnu.edu.cn

Funds:Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 51661005, U1612442) and the Industry Education Integration Innovation Platform and Postgraduate Joint Training Base of Intelligent Manufacturing of Guizhou University, China (Grant No. 2020-520000-83-01-324061).

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