以“软度”衡量非晶态固体塑性的结构起源:一种基于机器学习的定量理解

• 作者: 刘晓俤 李福成 杨勇
• 来源期刊: 中国科学:材料科学(英文版)
• 学科: 物理学
• 关键词: 机器学习技术 非晶态固体 微观结构 塑性 软度 金属玻璃 物理意义 平移对称性
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 154-160
• 页数: 7页
• 分类号: O751

摘要

非晶态固体没有长程的平移对称性,因而缺少像晶体中那样具有明确定义的缺陷及其运动来解释塑性的产生.长期以来,人们推测非晶态固体的塑性可能起源于物理意义上的局部软区.与此相比,在Cubuk等人最近发表在《科学》杂志上的论文中,作者基于机器学习技术定义了一个微观结构量"软度",并提出可以通过"软度"来衡量多种不同非晶态固体(分子玻璃、胶体玻璃、金属玻璃等)的塑性的结构起源.尽管基于机器学习而得到的"软度"的物理意义仍值得进一步研究,但是由此得到的"软度"区域确实显示出与局部重排区域非常好的相关性.这个发现为探究多种非晶态固体塑性的结构起源提供了一个定量的理解.