基于机器学习势分子动力学的类金刚石膜超滑机理研究
编号：421
稿件编号：432 访问权限：仅限参会人
更新：2025-04-27 23:13:20
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口头报告
报告开始：2025年05月11日 11:15 （Asia/Shanghai）
报告时间：15min
所在会议：[N] 数据驱动表面工程论坛 » [N1] 上午场
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摘要
近20年来，类金刚石膜宏观尺度超滑自发现以来，在实验室中被广泛复现，然而其微观机理尚未完全明晰，鲜见微观尺度下超低摩擦系数的实验报道。我们发展了无定形碳-氢体系机器学习势，采用分子动力学模拟和超高真空原子力显微镜方法，实验中实现了含氢类金刚石膜的两阶段磨合行为，即表面自然氧化膜去除和结构有序化转变，从而在微观尺度下获得了超低摩擦系数，而在大气氛围下却未实现超滑状态，从而提出表面氧化膜去除是实现超滑的重要条件，发现了高载荷下类金刚石膜有序化转变增强的非线性规律，建立了有序化转变诱导摩擦演化至超滑态的动力学模型，发现了氢转移反应对于界面有序化转变的关键作用，揭示了低温下氢原子核量子效应促进类金刚石膜摩擦演化速率呈现sub-arrhenius规律的微观机制。
关键字
机器学习势,类金刚石膜
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