As ligas de magnésio são promissoras como material leve para reduzir o peso em automóveis e sistemas de transporte, oferecendo potencial para aumentar a economia de combustível e reduzir emissões, mas a baixa conformabilidade e resistência impedem a adoção generalizada.



Pesquisadores da Universidade de Michigan desenvolveram um modelo preditivo para auxiliar na otimização da liga de magnésio para superar esses desafios.

Compreender e manipular as interações entre os elementos do soluto e os limites dos grãos em várias temperaturas é crucial para determinar as composições ideais da liga de magnésio e as rotas de processamento. Como o elemento de terras raras ítrio exibe a capacidade de segregar os limites dos grãos de magnésio, o estudo desenvolveu o modelo baseado nos efeitos do ítrio nas ligas de magnésio.

O artigo publicado na Acta Materialia descreve um método integrado baseado em simulações atomísticas e aprendizado de máquina para prever com precisão o comportamento de segregação de soluto em equilíbrio para limites de grãos em ligas de magnésio policristalino em microescala em altas temperaturas representativas de seu processamento termomecânico.

"Esta abordagem permite considerações precisas das características estatísticas dos limites de grãos e dos efeitos de temperatura finita além da aproximação harmônica na energética de segregação de solutos", disse Liang Qi, professor associado de ciência e engenharia de materiais e autor correspondente do artigo.

Ao construir o modelo preditivo, os pesquisadores integraram o modelo espectral para segregação de limites de grãos, integração termodinâmica baseada em simulações de dinâmica molecular para cálculos precisos de energia livre e modelos substitutos de aprendizado de máquina com base na física com análise rigorosa de incerteza.

"Nosso modelo substituto demonstra robustez na previsão da energia livre de segregação para locais de grãos que se desviam significativamente daqueles abrangidos em nosso conjunto de dados de treinamento", disse Vaidehi Menon, estudante de doutorado em ciência e engenharia de materiais e primeiro autor do artigo.

Os coautores Sambit Das, cientista assistente de pesquisa, e Vikram Gavini, professor de engenharia mecânica e ciência e engenharia de materiais, aplicaram seu software, capaz de calcular interações entre elétrons, para realizar cálculos de primeiros princípios para verificar a precisão de simulações atomísticas .

Embora os modelos fossem baseados em ítrio, este elemento de terras raras incorreria em custos significativos em aplicações estruturais em grande escala. A ferramenta preditiva abrangente desenvolvida pela equipe de pesquisa pode ajudar a identificar elementos de liga mais práticos.

"Nosso método pode ajudar a acelerar a identificação de elementos de liga econômicos para melhorar ligas de magnésio e outros sistemas de ligas metálicas", disse Qi.

Mais informações: Vaidehi Menon et al, Simulações atomísticas e aprendizado de máquina de segregação de contorno de grão de soluto em ligas de Mg em temperaturas finitas, Acta Materialia (2023). DOI:10.1016/j.actamat.2023.119515
Informações do diário: Acta Materialia

Fornecido pela Faculdade de Engenharia da Universidade de Michigan