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# 物理学# 無秩序系とニューラルネットワーク

金属ガラスの欠陥:構造と温度の影響

研究によると、欠陥が金属ガラスの温度変化に対する挙動をどう影響するかがわかったよ。

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目次

金属ガラスは、金属からできたガラスと似たような無秩序な原子構造を持つ材料の一種だよ。従来の結晶性材料に見られる規則的なパターンがなく、ユニークな特性を持ってる。この記事では、金属ガラス内の欠陥が異なる温度にさらされたときに、どのようにその構造や挙動が変化するかを見ていくよ。

せん断弾性率と欠陥濃度

せん断弾性率は、材料がせん断応力によってどれくらい変形するかを測る指標なんだ。私たちの研究では、プラチナベースの金属ガラスのせん断弾性率を測って、温度による特性の変化を理解しようとしたよ。「インタースティシャルシー理論」と呼ばれる理論を使って、材料内の欠陥の濃度を計算したんだ。欠陥っていうのは、原子構造内の不規則な部分を指すんだよ。

研究の結果、温度が上がるにつれて金属ガラス内の欠陥の数も増えていくことがわかった。これは、ガラスの初期状態でも、加熱・冷却処理を経た後でも同じ関係が成り立ってる。

構造の変化を観察する

金属ガラスを理解するための重要な要素はその構造で、構造因子を使って測定できるんだ。この因子を使うことで、材料がどれくらい無秩序かがわかるよ。構造の無秩序を調べるための重要なツールの一つに、構造因子の最初のピークの半値全幅(FWHM)があるんだ。通常、FWHMが大きいほど無秩序が強いってことになる。

特定の温度、つまりガラス転移温度を超えると、FWHMが急激に増加し、同時に欠陥濃度も増えることがわかった。つまり、ガラスが加熱されるにつれて、より多くの欠陥が生じて構造の無秩序が大きくなるってわけ。

初期状態とリラックスした状態の違い

金属ガラスの挙動は、その熱履歴、つまり過去にどう冷却または加熱されたかによって変わるんだ。ガラス転移温度以下では、欠陥と無秩序の関係が、ガラスの初期状態とリラックスした状態で大きく変わることがわかった。初期状態では、温度が転移点に近づくにつれて欠陥が強い秩序を引き起こす。でも、リラックスしたサンプルでは、明確な秩序や無秩序の兆候は見られなかったよ。

温度が構造の無秩序に与える影響

金属ガラスを加熱すると、FWHMの挙動が面白い変化を見せたんだ。いくつかの初期サンプルでは、温度によるFWHMの変化が少なかったけど、特定のポイントで急激に下がることがあった。逆に、リラックスしたサンプルでは、温度が上がるにつれてFWHMが一貫して増加していったよ。

FWHMの変化は、欠陥が金属ガラスの構造が温度変化にどう反応するかに重要な役割を果たしていることを示してる。

分子動力学シミュレーション

欠陥濃度と無秩序の関係をもっと深く理解するために、鉄、ニッケル、クロム、コバルト、銅の混合物からできた別の金属ガラスでシミュレーションを行ったよ。このモデルガラスでも、温度を上げると欠陥濃度とFWHMが線形に増加するという似たパターンが現れたんだ。

これらのシミュレーションは、実験結果を裏付けるもので、欠陥が金属ガラスの構造に無秩序を加える上で重要な役割を果たしていることを確認してる。

実験方法

実験を行うために、特定のプラチナベースの金属ガラスのバルクサンプルを使用したんだ。これらのサンプルは、材料を溶かして急冷することで作ったよ。サンプルがX線テストで非結晶であることを確認した後、室温でせん断弾性率などの弾性特性を測定したんだ。

欠陥濃度を測定するためには、電磁音響変換法を用いたよ。この技術は、電磁波を使って材料内に振動を誘発し、異なる条件下でその構造がどう変化するかを測定できるんだ。

また、差動走査熱量測定を使って、金属ガラスが温度変化にどう反応するかを調べたよ。この方法で、加熱や冷却の際に材料内での発熱反応や吸熱反応を可視化できるんだ。

結果の分析

私たちの発見は、欠陥濃度と構造の無秩序の間に強い相関関係があることを示してる。ガラス転移点以上ではFWHMが急激に増加したけど、その温度以下ではもっと複雑な関係を示した。

リラックスした状態では欠陥濃度が低く、以前の熱処理がガラスの構造を大きく変えたことを示してる。リラックスしたサンプルでは、初期のものと比べてFWHMの変化がかなり少なくて、ガラスの歴史が現在の状態にどう影響するかを強調してる。

結論

要するに、金属ガラスの欠陥濃度は温度変化に伴う構造特性に大きな影響を与えることを示したよ。欠陥濃度とFWHMの関係は、異なる熱条件下でこれらの材料がどう振る舞うかの貴重な洞察を提供するんだ。

これらの関係を理解することは、さまざまな用途に向けた特性を持つより良い材料を開発するために重要だね。これらの側面に関するさらなる研究は、特に望ましい特性を持つ新しい金属ガラスを作る際に、材料科学の進展につながるかもしれない。

今後の方向性

今後は、異なる冷却速度が欠陥形成や構造の無秩序に与える影響を探るのが有益だと思う。また、同様の実験技術をより多様な金属ガラスに適用すれば、新しい発見や応用に繋がるかもしれないね。

欠陥濃度、構造の無秩序、熱履歴の相互作用は、複雑だけど魅力的な研究領域で、材料科学の未来に大きな期待を持たせてくれるんだ。

この研究から得られた洞察は、電子機器から建設まで、金属ガラスのユニークな特性を効果的に利用できる産業での革新につながるかもしれない。

オリジナルソース

タイトル: Defect-induced ordering and disordering in metallic glasses

概要: On the basis of shear modulus measurements on a Pt-based glass, we calculated temperature dependence of the defect concentration c using the Interstitialcy theory. This temperature dependence is compared with temperature dependence of the normalized full width at half maximum (FWHM) gamma of the first peak of the structure factor S(q) for the same glass available in the literature. It is found that above the glass transition temperature Tg linearly increases with c in the same way for both initial and relaxed (preannealed) samples providing the evidence of defect-induced disordering in the supercooled liquid region independent of glass thermal prehistory. For both states of the samples, the derivative d(gamma)/dc is close to unity. Below Tg, the interrelation between gamma and c is entirely different for initial and relaxed samples. In the former case, strong defect-induced ordering upon approaching Tg is observed while relaxed samples do not reveal any clear ordering/disordering. Possible reasons for these observations are discussed. To further investigate the relationship between the normalized FWHM and defect concentration, we performed molecular dynamic simulation of gamma(c)-dependence in a high-entropy FeNiCrCoCu model glass. It is found that gamma also linearly increases with c while the derivative d(gamma)/dc is again close to unity just as in the case of Pt-based glass.

著者: A. S. Makarov, G. V. Afonin, R. A. Konchakov, J. C. Qiao, A. N. Vasiliev, N. P. Kobelev, V. A. Khonik

最終更新: 2023-05-26 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.17036

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.17036

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

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