Presentation Information
[396]Compositional Dependence of Viscosity and Glass Transition in Supercooled Mg-Zn-Y Liquids: A Molecular Dynamics Study Using Machine-Learned Interatomic Potentials
*Takao TSUMURAYA1, Kohei Shimamura2, Akihide Koura2, Fuyuki Shimojo2, Yoshihito Kawamura1 (1. MRC, Kumamoto Univ, 2. Faculty of Adv. Sci. Tech, Kumamoto Univ)
Keywords:
マグネシウム合金,過冷却液体,MDシミュレーション,ガラス転移,第一原理計算
LPSOを形成するMg₉₃Zn₂Y₅合金とガラス化するMg₈₅Zn₆Y₉合金の過冷却液体状態に着目し、機械学習ポテンシャルによるMD計算で粘性の温度依存性を評価し、組成によるfragilityの違いを明らかにした。
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