金属学报

作者：陈名毅, 胡俊伟, 余耀辰, 牛海洋

单位：1 西北工业大学 凝固技术国家重点实验室 西安 710072；2 西北工业大学 材料学院 西安 710072

关键词：凝固,形核,相变,机器学习,分子动力学,增强采样,

基金：国家自然科学基金项目(92370118,22003050);国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(海外),及凝固技术国家重点实验室课题(2024-ZD-01)

凝固形核是材料科学、凝聚态物理等领域长盛不衰的研究热点。分子动力学以及增强采样方法为从原子尺度原位观察凝固过程微观机理、解析相变热力学与动力学性质提供了有力手段。近年来，该领域的研究者们开发了一些融合机器学习技术的先进分子动力学模拟新方法，在多种体系的形核研究中取得了一定成果。本文首先回顾了凝固形核的基本理论，并从势函数、增强采样、形核序参量3个方面介绍凝固形核模拟研究中的常用方法以及机器学习技术在其中的应用。然后，选取了几个具有代表性的体系并介绍相关方法的实际应用。最后，对机器学习分子动力学辅助材料凝固形核模拟研究领域进行了总结与展望。

来源：2024年第10期

《金属学报》期刊编辑部

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