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在晶体金属中，位错滑移是实现塑性形变的核心机制。位错的运动主要受到弹性应力和位错本身属性的控制。虽然这些应力可通过连续弹性理论分析，但位错往往更倾向于在非最大剪切应力平面上滑移，这与不同滑移面的滑移阻力和晶格摩擦有关。这种滑移行为与位错核心的移动容易程度密切相关，而位错核心结构的形成又常常随温度变化。准确掌握位错核心结构对于理解位错动力学至关重要，但它们之间的定量关系往往难以捕捉。
Fig. 1 MD simulations of the
dislocation core structure in α-Ti.
为了预测α-钛中螺旋位错的动态行为，研究者们发展了一种多尺度模拟方法。原子模拟通常用于确定位错核心结构，因为直接的实验方法要求较高。考虑到材料原子结构的极大扭曲，通常需通过量子力学精度的密度泛函理论（DFT）计算来预测核心结构。此外，过渡态理论方法如NEB方法，被用于寻找位错核心穿越滑移面时的最低能量路径。鉴于有限温度下的从头算分子动力学计算代价巨大，大多数研究转向使用半经验的原子间势方法来确定位错核心结构，尽管这些方法未能准确复现DFT预测的所有0 K核心结构和能量。
Fig. 2 Kinetic events for
screw dislocation core dynamics.
近期，研究者们采用了深度势方法，这类神经网络势能可在接近实验势能的计算效率下，达到DFT的精度，用以预测α-钛中有限温度下螺旋位错核心的结构。研究晶体金属的塑性形变机制中，位错核心结构和动力学的内在联系尤为复杂。在非立方体系，如六方密排（HCP）金属中，位错滑移方向与位错核心分离方向的一致性并不总是成立。因此，研究者们开发了介观尺度的位错动力学模型，该模型专门纳入位错核心结构的原子尺度特征，为理解和模拟这一复杂过程提供了新的视角。
Fig. 3 Mean squared displacement and diffusion coefficients.
由香港城市大学材料科学与工程系的Jian Han教授以及香港大学机械工程系的David J. Srolovitz教授领导的研究团队，聚焦于位错核心结构相关的位错固有属性研究，开发了一套结合分子动力学（MD）与动力学蒙特卡洛（kMC）方法的多尺度仿真技术。为了更深入地研究核心效应，同时避免扭结动力学复杂特性的影响（例如，这些特性会随局部位错曲率、结点以及与其他位错的相互作用等因素而发生明显变化），研究中有意忽略了在长位错运动中至关重要的错节作用。研究团队探索了温度作为影响因素时，α-钛中短〈a〉螺旋位错段的核心结构效应。实验结果揭示，HCP结构Ti的屈服强度主要受螺旋位错引起的晶格摩擦力控制，同时发现边缘位错具有极高的移动性。
Fig. 4 Temporal evolutions of the dislocation core dissociation angle (θ) and the core displacement along P plane (Δy).
在研
究中，使用了基于机器学习势能模型的分子动力学模拟来研究螺旋位错核心结构，以及核心结构之间的转变，对位错运动进行了统计分析，并确定了描述螺旋位错运动的动力学参数，如迁移过程中的自由能势垒。随后，研究团队结合这些精确的量子力学分子动力学模拟参数，运用动力学蒙特卡洛方法模拟了钛中螺旋位错的运动。研究还考察了温度和加载方向对于位错核心转变和位错移动性的具体影响。这些成果对于理解和预测具有复杂晶体结构金属中非阿伦尼乌斯螺旋位错的非常规移动性提供了重要的科学基础。
Fig. 5 Dislocation mobility.
该文近期发表于
npj Computational Materials
9
：228
(2023)
，
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Finite-temperature screw dislocation core structures and dynamics in α-titanium
Anwen Liu, Tongqi Wen, Jian Han & David J. Srolovitz
A multiscale approach based on molecular dynamics (MD) and kinetic Monte Carlo (kMC) methods is developed to simulate the dynamics of an 〈a〉 screw dislocation in α-Ti. The free energy barriers for the core dissociation transitions and Peierls barriers for dislocation glide as a function of temperature are extracted from the MD simulations (based on machine learning interatomic potentials and optimization); these form the input to kMC simulations. Dislocation random walk trajectories from kMC agree well with those predicted by MD. On some planes, dislocations move via a locking-unlocking mechanism. Surprisingly, some dislocations glide in directions that are not parallel with the core dissociation direction. The MD/kMC multiscale method proposed is applicable to dislocation motion in simple and complex materials (not only screw dislocations in Ti) as a function of temperature and stress state.
