Elucidation of high strength and ductility mechanisms in refractory high-entropy alloys by atomistic modeling with machine-learning potentials

• 研究課題/領域番号: 25K07492
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分18010:材料力学および機械材料関連
• 研究機関: 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構
• 研究代表者: Ivan Lobzenko 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究所 原子力基礎工学研究センター, 研究職 (30802293)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2025年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: High-entropy alloys / Machine learning / Dislocations dynamics / Classical MD / Atomistic modeling

研究開始時の研究の概要

The study applies the novel method of machine learning for high-accuracy atomistic modeling of refractory high-entropy alloys (RHEA). The aim is to unveil the mechanisms of the high strength and ductility of RHEA.