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J-GLOBAL ID:202202285322558402   整理番号:22A0183599

emf測定,DFT計算,機械学習およびCALPHADモデリングによるNd-Bi系の熱力学的性質【JST・京大機械翻訳】

Thermodynamic properties of the Nd-Bi system via emf measurements, DFT calculations, machine learning, and CALPHAD modeling
著者 (9件):
資料名:
巻: 223  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0316A  ISSN: 1359-6454  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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Nd-Bi系の熱力学的性質を,実験測定,密度汎関数理論(DFT)に基づく第一原理計算,データマイニングおよび機械学習(DM+ML)予測,および相図(CALPHAD)モデリングの計算を組合せて研究した。773~973Kの溶融LiCl-KCl-NdCl_3中のNd-Bi合金の起電力(emf)を,Bi中のNdの活量係数と溶解度のような熱化学特性の決定のために,NdのBiへの共電滴定によって測定した。774Kでの[液体+NdBi_2=Nd_3Bi_7]の新しい包晶反応を,示差走査熱量測定,構造(X線回折)および微細構造(走査電子顕微鏡)分析により確認した。NdBi_2の未知の結晶構造は,DFTベースの検証と共に,26000以上のデータマイニングAB_2型配置に対するML予測に基づく抗La_2Sb配置とLa_2Te型配置の混合物であると示唆された。新たに得られた実験データおよびDFTベースの計算を用いて,Nd-Bi系の熱力学的記述を再モデル化して,Nd_3Bi_7化合物,不変遷移反応および液相線温度を含むより完全なNd-Bi状態図を計算した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
変態組織,加工組織 

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