Interatomic potential for studying ageing under irradiation in stainless steels: the FeNiCr model alloy

材料科学 奥氏体 合金 原子间势 三元运算 奥氏体不锈钢 工作(物理) 退火(玻璃) 辐射损伤 分子动力学 辐照 冶金 热力学 微观结构 核物理学 腐蚀 计算化学 计算机科学 程序设计语言 化学 物理
作者
G. Bonny,N. Castin,D. Terentyev
出处
期刊:Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering [IOP Publishing]
卷期号:21 (8): 085004-085004 被引量:312
标识
DOI:10.1088/0965-0393/21/8/085004
摘要

The degradation of austenitic stainless steels in a radiation environment is a\nknown problem for the in-core components of nuclear lightwater reactors. For a\nbetter understanding of the prevailing mechanisms responsible for the materials’ degradation, large-scale atomistic simulations are desirable. In this framework and as a follow-up on Bonny et al (2011 Modelling Simul. Mater. Sci.\nEng. 19 085008), we developed an embedded atom method type interatomic\npotential for the ternary FeNiCr system to model the production and evolution\nof radiation defects. Special attention has been drawn to the Fe10Ni20Cr alloy,\nwhose properties were ensured to be close to those of 316L austenitic stainless\nsteels. The potential is extensively benchmarked against density functional\ntheory calculations and the potential developed in our earlier work. As a\nfirst validation, the potential is used in AKMC simulations to simulate thermal\nannealing experiments in order to determine the self-diffusion coefficients of the\ncomponents in FeNiCr alloys around the Fe10Ni20Cr composition. The results\nfrom these simulations are consistent with experiments, i.e.,DCr > DNi > DFe.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
方青松应助Abi采纳,获得10
1秒前
科研通AI6.4应助qian采纳,获得10
2秒前
3秒前
万能图书馆应助Melody采纳,获得10
3秒前
4秒前
MenglinXu完成签到,获得积分10
4秒前
李子完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
赘婿应助赖羊羊采纳,获得10
6秒前
上岸发布了新的文献求助10
6秒前
山月完成签到,获得积分10
7秒前
小麦大可完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
木心长发布了新的文献求助10
9秒前
喝醉的大象完成签到,获得积分10
10秒前
HaHa007发布了新的文献求助10
11秒前
LMH发布了新的文献求助10
11秒前
坦率的蓝天完成签到 ,获得积分10
12秒前
14秒前
YifanWang应助什么东西采纳,获得10
15秒前
16秒前
肥牛哥发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
xunway驳回了顾矜应助
16秒前
王其完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
狗大王完成签到,获得积分10
18秒前
KeZhihong发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
18秒前
ddd应助受伤的幻露采纳,获得10
18秒前
科研通AI6.3应助清逸采纳,获得50
19秒前
CodeCraft应助昏睡的绿海采纳,获得10
19秒前
崽崽发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
HaHa007完成签到,获得积分10
21秒前
zzzz发布了新的文献求助10
22秒前
Guo完成签到,获得积分10
23秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 2030
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7576993
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9156595
关于积分的说明 19589160
捐赠科研通 7160750
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265194
关于科研通互助平台的介绍 2430231
邀请新用户注册赠送积分活动 2255825