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基于深度学习势的钨初级辐射损伤分子动力学研究
编号：89 访问权限：仅限参会人 更新：2026-04-23 16:22:27 浏览：4次 张贴报告

报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）

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摘要
钨作为优秀的聚变堆装置材料，需要面对聚变堆环境下十分严苛的高辐照环境。分子动力学模拟（MD）可以在原子尺度下揭示材料的辐照损伤机制，这对理解钨在恶劣复杂环境中的宏观性能退化至关重要，而现有的原子间势具有各种局限，极大地影响了MD模拟结果的准确与否。本文采用一种结合三体嵌入描述符与深度势（DP）框架训练的深度学习势函数（DP-ZBL），用以钨的初级辐照损失碰撞模拟。分别研究了初级碰撞原子（PKA）能量、温度、晶界等因素对于缺陷演化的影响，发现DP-ZBL在位错环预测方面具有更良好的表现，同时分析了辐照诱导位错环的存在对于材料力学性能的影响。
关键词
机器学习；深度学习；辐照损伤；钨
报告人
泽依 杜
无 National University of Defense Technology

稿件作者
泽依 杜 National University of Defense Technology
Jiayu Dai National University of Defense Technology
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重要日期

  • 05月12日

    2026

    会议日期

  • 04月15日 2026

    初稿截稿日期

主办单位
等离子体物理全国重点实验室
厦门大学
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