viselkedése Kocsis Benedek Témavezető: Groma István Ph.D. egyetemi docens ELTE TTK Fizika Doktori Iskola Iskolavezető: Dr.

Hasonló dokumentumok
Molekuláris dinamika I. 10. előadás

Diszlokációrendszerek és a szubmikronos plaszticitás statisztikus tulajdonságai

Molekuláris dinamika. 10. előadás

Kocsis Benedek. Témavezető: Groma István Ph.D. egyetemi docens

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás

Részletes szakmai beszámoló

A hőterjedés dinamikája vékony szilikon rétegekben. Gambár Katalin, Márkus Ferenc. Tudomány Napja 2012 Gábor Dénes Főiskola

Ejtési teszt modellezése a tervezés fázisában

Fémtechnológiák Fémek képlékeny alakítása 1. Mechanikai alapfogalmak, anyagszerkezeti változások

Matematika (mesterképzés)

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

Az alacsony rétegződési hibaenergia hatása az ultrafinom szemcseszerkezet kialakulására és stabilitására

Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)

Differenciálegyenletek numerikus integrálása április 9.

Azonos és egymással nem kölcsönható részecskékből álló kvantumos rendszer makrókanónikus sokaságban.

A mérési eredmény megadása

Bevezetés. 1. előadás, február 11. Módszerek. Tematika

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Mérési hibák

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Dimenzióváltás becsapódásos fragmentációban

Klár Gergely 2010/2011. tavaszi félév

Függvények növekedési korlátainak jellemzése

Pere Balázs október 20.

Fázisátalakulások vizsgálata

3. Fékezett ingamozgás

Elektromágneses hullámok

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Babeş-Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar, Kolozsvár. Hegyi Géza. Filozofia és Történelem Kar, Kolozsvár. M.A. Santos, R. Coelho és J.J.

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

Csillapított rezgés. a fékező erő miatt a mozgás energiája (mechanikai energia) disszipálódik. kváziperiódikus mozgás

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Reális kristályok, rácshibák. Anyagtudomány gyakorlat 2006/2007 I.félév Gépész BSC

Idegen atomok hatása a grafén vezet képességére

Matematikai geodéziai számítások 6.

Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok

HÍDTARTÓK ELLENÁLLÁSTÉNYEZŐJE

17. Diffúzió vizsgálata

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Kvázisztatikus határeset Kritikus állapot Couette-teszt

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Mozgásmodellezés. Lukovszki Csaba. Navigációs és helyalapú szolgáltatások és alkalmazások (VITMMA07)

MÉRÉSTECHNIKA. BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék Fazekas Miklós (1) márc. 1

Numerikus módszerek beugró kérdések

Szemcsehatárok geometriai jellemzése a TEM-ben. Lábár János

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Fázisátalakulások vizsgálata

Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások Definíciók

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Inga. Szőke Kálmán Benjamin SZKRADT.ELTE május 18. A jegyzőkönyv célja a matematikai és fizikai inga szimulációja volt.

FÉLMEREV KAPCSOLATOK NUMERIKUS SZIMULÁCIÓJA

N I. 02 B. Mágneses anyagvizsgálat G ép A mérés dátuma: A mérés eszközei: A mérés menetének leírása:

PhD DISSZERTÁCIÓ TÉZISEI

Nagynyomású csavarással tömörített réz - szén nanocső kompozit mikroszerkezete és termikus stabilitása

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

A mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Kondenzált anyagok fizikája 1. zárthelyi dolgozat

Gauss-Seidel iteráció

Numerikus módszerek 1.

Simított részecskedinamika Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)

SZAKDOLGOZAT VIRÁG DÁVID

Hőmérsékleti sugárzás

Egyenes és sík. Wettl Ferenc szeptember 29. Wettl Ferenc () Egyenes és sík szeptember / 15

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Modern Fizika Labor. 2. Az elemi töltés meghatározása. Fizika BSc. A mérés dátuma: nov. 29. A mérés száma és címe: Értékelés:

Matematikai geodéziai számítások 6.

Fizika. Fizika. Nyitray Gergely (PhD) PTE PMMIK február 13.

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

DIFFERENCIAEGYENLETEK

Készítette: NÁDOR JUDIT. Témavezető: Dr. HOMONNAY ZOLTÁN. ELTE TTK, Analitikai Kémia Tanszék 2010

Gyakorló feladatok I.

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

Kvantitatív módszerek

Matematikai geodéziai számítások 10.

Abszolútértékes és gyökös kifejezések Megoldások

Folytonos rendszeregyenletek megoldása. 1. Folytonos idejű (FI) rendszeregyenlet általános alakja

λ 1 u 1 + λ 2 v 1 + λ 3 w 1 = 0 λ 1 u 2 + λ 2 v 2 + λ 3 w 2 = 0 λ 1 u 3 + λ 2 v 3 + λ 3 w 3 = 0

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Autonóm egyenletek, dinamikai rendszerek

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Közönséges differenciál egyenletek megoldása numerikus módszerekkel: egylépéses numerikus eljárások

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz

Végeselem analízis. 1. el adás

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

W = F s A munka származtatott, előjeles skalármennyiség.

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

FOK Fogorvosi anyagtan fizikai alapjai tárgy kolokviumi kérdései 2012/13-es tanév I. félév

Ingák. Számítógépes szimulációk fn1n4i11/1. Csabai István, Stéger József

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

1. Gauss-eloszlás, természetes szórás

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

A talajok összenyomódásának vizsgálata

Átírás:

Diszlokációk kollektív viselkedése Doktori értekezés tézisei Kocsis Benedek Témavezető: Groma István Ph.D. egyetemi docens ELTE TTK Fizika Doktori Iskola Iskolavezető: Dr. Horváth Zalán Anyagtudomány és szilárdtestfizika program Programvezető: Dr. Lendvai János Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Anyafizikai Tanszék Budapest 2007

Bevezetés Több mint fél évszázada ismert, hogy a kristályos anyagok plasztikus deformációja diszlokációk mozgásával valósul meg. A transzmissziós mikroszkópia fejlődése lehetővé tette a roncsolás mentes megfigyelést, ezáltal lehetővé vált a plasztikus deformációs folyamatok elemi feltérképezésére. A felismert deformációs mechanizmusok alapján nagyszámú plaszticitási elmélet jött létre, melyek a folyásfeszültség, a plasztikus deformáció és a deformációsebesség között írnak fel összefüggéseket. A diszlokáció mechanizmusok sokfélesége miatt ezek azonban csak fenomenologikus elméletek, melyek a diszlokációknak általában csak azt a tulajdonságát használják ki, hogy a diszlokáció mozgás jól meghatározott (kristályszerkezettől függő) kristálytani irányokba valósul meg. Az utóbbi évtizedben figyelték meg, hogy 10 mikronnál kisebb méreteknél a plasztikus deformáció fizikai tulajdonságai erősen méretfüggővé válnak. A mérethatások leírására használt elméletek közös tulajdonsága, hogy fenomenologikus alapon gradienstagokat vezetnek be. Azonban ezek konkrét fizikai jelentését a modellek nem tudják megadni. Ezen tagok értelmezéséhez a diszlokációk kollektív viselkedését kell tanulmányozni. Amint azt a kísérletekben is megfigyelték plasztikus deformáció esetén, a diszlokációk elrendeződése inhomogénné válik. A kis és nagy diszlokációsűrűségű tartományok különböző mintázatokba rendeződnek, melyek jellege függ a deformáció módjától, a kristály orientációjától ill. a hőmérsékletétől. A számítástechnika dinamikus fejlődése lehetővé tette, relatív nagyszámú diszlokáció mozgásegyenletének numerikus kiintegrálását, amit diszkrét diszlokáció dinamikának nevezzük. Ezen módszer segítségével a plasztikus folyás kezdeti szakaszának alaptulajdonságai jól reprodukálhatóak. Nagyobb plasztikus deformációk leírásához azonban több nagyságrenddel nagyobb számú diszlokáció figyelembevételére lenne szükség, melyet a számítástechnika előre látható fejlődése sem fog tudni belátható időn belül megoldani. Ez indokolttá teszi hatékonyabb algoritmusok bevezetését, illetve diszlokáció kontinuum elméletének kidolgozását. 2

A munka célkitűzései PhD munka célkitűzése, a plasztikus deformáció fenomenologikus és empirikusan megfigyelt törvényszerűségeit számítógépes szimulációkkal reprodukálni, azokat mélyebben megérteni és amennyiben lehetséges újabb elméleteteket kidolgozni. Tekintettel a nagy számítási igényre, egyszerűsített rendszerrel dolgozunk, ami kétdimenziós egycsúszósíkú pár száz nagyságrendű diszlokációt tartalmazó rendszert jelent. Feladatunk meghatározni egy ilyen rendszer dinamikai paramétereit, a különböző kiinduló állapotok függvényében, majd a kapott eredményeket értelmezni. Miután a szimulációs eszközeink és környezet adott volt, lehetővé vált a Groma István által kidolgozott, új variációs elv (kontinuum elmélet) ellenőrzése, nagy számú szimulációk elvégzése révén. A Debye-árnyékolás által jósolt korrelációs függvények helyességét statisztikailag próbáltuk igazolni, melyeket a későbbiekben a hőmérsékletfüggéssel egészítettünk ki. Alkalmazott módszerek Az alábbiakban bemutatom a diszkrét diszlokáció dinamika (DDD) alapjait, és néhány szimulációs módszert. Az itt használt modell egyszerűsített modell ami egyenes párhuzamos éldiszlokációkat jelent. Adott egy xy négyzet alakú szimulációs terület, melyen teljesen véletlenszerűen elhelyezünk N darab egyenes egymással párhuzamos éldiszlokációt, melyek merőlegesek a négyzet síkjára, r 1,...,r N helyvektorokkal és s 1,...,s N előjelekkel. (Azonos csúszósíkkal kétféle diszlokáció rendelkezik, melyek esetén a Burgers-vektor és az irányvektor vektoriális szorzata különböző előjelű. Ilyen értelemben beszélhetünk pozitív ill. negatív előjelű diszlokációkról.) Egy origóban elhelyezkedő diszlokáció nyírófeszültség tere ekkor az xy síkban az alábbi τdis s függvénnyel adható meg: τ s dis(x, y) := sbg x(x2 y 2 ) (x 2 + y 2 ) 2, (1) 3

ahol G := ν, és s { 1, 1}. ν a nyírási modulusz és µ a Poisson-szám, míg 1 µ s a diszlokáció előjelét fejezi ki. A továbbiakban Gb-t 1-nek választjuk, ami a hosszúságok átskálázásával mindig megtehető. Feltételezzük, hogy N 2 pozitív és ugyanennyi negatív burgers vektorú diszlokációnk van, valamint kikötjük, hogy a rendszer nem lehet forrásos, és az annihiláció sem megengedett, így tehát a diszlokációk száma megmarad. Ez ugyan egy igen leegyszerűsített modellje a valóságnak, de számos fontos következtetés levonására alkalmas. Azért, hogy a diszlokációk ne tudják elhagyni a szimulációs teret periódikus határfeltételeket használunk, azaz a rendszert végtelenítjük. A relaxációs folyamat hajtóereje nem más, mint a diszlokációk egymás közti hosszú távú kölcsönhatása, amely a diszlokáció mozgásához vezet. A diszlokáció mozgása fononokat gerjeszt a kristályban, ezért ez a dinamika erősen disszipatív folyamat, ezt a csillapítást a sebességgel arányos erőtaggal kezeljük. A túlcsillapított esetben az inerciatagot elhagyjuk, így a mozgásegyenletre ( N ) v i = B F i,j + F ext,i j=1, j i adódik, ahol B a diszlokációk mobilitása, F i,j az j-ik diszlokáció által i-ik diszlokációra kifejtett erőnek annak csúszósíkjába eső komponense, F ext,i a külső feszültségből származó erő. Az általunk használt közelítések mellett F i,j = s i τ s j dis (r j r i )e x és F ext,i = s i τ ext e x, ahol τ ext a külső nyírófeszültség és e x az x tengellyel párhuzamos egységvektor. Az általam elvégzett szimulációkban külső feszültséget nem alkalmaztunk, a rendszer relaxációját vizsgáltuk. Megjegyezzük, hogy a bemutatott modell, bár sok egyszerűsítést tartalmaz, igen elterjedt a szakirodalomban. Ismert a mozgásegyenlet, felhasználva a periódikus határfeltételeket, már csak egy numerikus módszer kell a szimuláció időben és térben diszkrét léptetéséhez. Tekintve a probléma nagy számításigényét, olyan numerikus eljárást kerestünk, ami több gépen akár párhuzamosan futtatható, bárki által programozható, viszonylag gyors legyen. Ily módon esett a választásunk az x86-os (legelterjedtebb) architektúrájú gépekre, Linux operációs rendszerre (gyors, ingyenes) és a C programozási nyelvre. Az elsőfokú differenciál egyen- 4 (2)

let kiintegrálására a GNU Scientific Library függvényeit használtuk. A kód a következő képen épül fel: 1. Generálunk egy véletlenszerű diszlokáció-konfigurációt 512 pozitív és 512 negatív diszlokációval 2. Betöltjük a poziciókat, szétosztjuk a gépeknek (node-ok) a munkát és elkezdjük léptetni a rendszert a 4.5-öd rendű, automatikus időlépés szabályzó Runge-Kutta-Fehlberg módszerrel. 3. Pozíciókat mentünk szabályos időközönként, és ellenőrizzük a különböző dinamikai mennyiségeket. 4. Ha elértük a numerikus zajok határát, a programot leállítjuk és elemezzük a kimentett pozíciókat. Továbbiakban bemutatom a szimuláció motorját Runge-Kutta-Fehlberg módszer lényegét. Ez egy olyan differenciálegyenlet megoldó algoritmus, ami a hagyományos 4-ed rendű Runge-Kutta módszert használja, de a hibaszámítás 5-d rendű. Ez az algoritmus egy úgynevezett time adaptive stepsizenevű eljárással lépteti a rendszert, ez annyit jelent, hogy egy diszlokáció mozgását leíró diszkretizált differenciál egyenlet két szomszédos időpillanata között n t (n + 1) t elég apró lépéssel lépteti a rendszert (h), hogy ne maradjunk le semmiről, azaz az általunk megadott hibahatár alatt maradjon (ε max ) a szimuláció minden pillanatában, amit az algoritmus megbecsül, és ha nagyobb (ε (h) > ε max ), akkor finomítja a lépésközt (h-t). A dolgozat második részében, Groma [S3] által kidolgozott Debye árnyékolási modell helyességét igazolandó, a numerikus módszer kisebb átalakítását eszközöltem. Csökkentettem a diszlokációk számát 128-ra, megengedtem a kvázi annihilációt, azaz ha két különböző előjelű diszlokáció egy r min távolságon belül kerül nem mozognak tovább, de minden fontos mennyiség kiszámításnál figyelembe veszem őket. Ezeket alkalmazva a szimulációk kellőképpen felgyorsultak ahhoz, hogy statisztikailag értelmezzem az eredményeiket. 5

Az utolsó részben tanulmányozom a szimulációs rendszer hőmérséklet függését. A hőmérséklet bevezetése, egy tetszőlegesen megválasztott félértékszélességű gauss véletlenszámgenerátor beiktatásával történik (σ 2 T). Diszkrét időpillanatokban ismert a diszlokációk pozíciója a szimulációs térben, és ezeket elmozdítom a csúszósíkban egy gauss eloszlású σ félértékszélességü véletlen számmal. Ezáltal hőmozgás szerű viselkedést érek el. Új tudományos eredmények 1. 1024 párhuzamos éldiszlokációból álló rendszer következő dinamikai paramétereit határoztuk meg: belső rugalmas energia, belső feszültség eloszlás másodrendű momentuma, korreláció hossz, és a sebességek abszolút értékének időbeni változása. Megmutattam, hogy ezen paraméterek aszimptotikusan konvergálnak és időbeli lecsengésük a f(t) = A+Bt D hatványfüggvénnyel jól fittelhető. A hatvány függvény exponense az energiára D = 0.6-nal, a korrelációs hosszra D = 0.78-nak míg a deformáció sebességred = 0.90-nak adódott. Az eredmények azt mutatják, hogy itt egy sokkal lassúbb dinamikával van dolgunk, mint az egyszerű exponenciális lecsengés. A lassú dinamika következménye, hogy a diszkrét dinamika módszerével nagyon sok ideig tart egy véletlenszerű kiinduló állapot közel relaxációs állapotba való juttatása. Későbbiekben bevezettük a kvázi annihilációt, ezzel számottevően gyorsult a rendszer. Kijelenthetjük azonban, hogy ezen módszer alkalmazása a jövőben is nagy numerikus kihívás lesz. A diszlokációk kollektív tulajdonságainak leírására jóideig még más módszerek lesznek hatékonyabbak, mint a diszkrét diszlokáció dinamika. 2. Kiszámoltam a belsőfeszültség eloszlás időfüggését. Megmutattam, hogy az elméleti várakozásnak megfelelően az eloszlás az aszimptotikus tartományban független a diszlokációk tényleges elrendeződésétől, csak a diszlokációsűrűség határozza meg. Numerikusan kimutattam, hogy az eloszlásfüggvény másodrendű momentumának változása (a momentum 6

maga logaritmikusan divergál a felső feszültséghatárral) arányos a korrelációs hossz logaritmusával. 3. Groma István bevezette az effektív szabad energia funkcionálját. Definiálta a relaxált állapot egyensúlyát leíró variációs egyenletrendszert. Felhasználva a Debye árnyékolás analógiáját, a megfelelő Green függvényt felírva, kiszámolta az indukált geometriailag szükséges diszlokációk (GND) sűrűség terét. Majd, ezt felhasználva, definiálta egyetlen virtuális diszlokáció GND terét. Ezt összehasonlítottam nagyszámú 128 diszlokációt tartalmazó rendszer DDD szimulációkból származó relaxált állapotok korrelációs függvényével. Megmutattam, hogy egy az x tengelyhez közeli tartománytól eltekintve jó az egyezés a elméleti és a numerikus eredmények között. Külön érdemes megemlíteni, hogy az eredmények jól mutatják, hogy az x = 0 metszetre a indukált GND lecsengés hatványfüggvény szerű 1.5-os kitevővel, míg más irányokban exponenciális. 4. Kibővítettük a rendszert egy újabb paraméterrel a hőmérséklettel. Ezt egy Gauss eloszlású véletlen erő hozzáadásával értem el. A hőmérsékletet a véletlenszámgenerátor félérték szélességével szabályoztam. Nagyszámú szimuláció elvégzésével meghatároztam az árnyékolási hossz hőmérséklet függését. Megállapítottam, hogy relatív magasabb hőmérsékletnél (félértékszélesség) az árnyékolási hossz négyzete lineárisan változik, míg alacsony hőmérsékletrekonstanshoz tart. Ez azt jelenti, hogy ellentétben a plazmában ismert árnyékolással itt nulla hőmérsékletenis van árnyékolás. A véges hőmérséklethatásának tanulmányo- zása azért is fontos mert a mozgásegyenletek numerikus integrálásából adódó hiba tanulmányozására is lehetőséget ad. Azt kaptam, hogy a számolási pontosság csökkentése kisebb látszólagos árnyékolási hosszhoz vezet. 7

Köszönetnyilvánítás Az elmúlt 3-4 év során sok emberrel dolgoztam együtt, doktori iskola és a disszertáció megírása kapcsán. Itt szeretném megragadni az alkalmat, hogy megköszönjem a segítségüket. Sajnos, mindenkit nem tudok név szerint megemlíteni, hiszen ezen személyek száma nem csekély, és ezért előre is elnézést kérek, de feltétlenül megemlíteném Dr. Groma István témavezetőmet, aki mindig nyitott ajtóval várt, és nem csak a fizikai problémákban segített. Olyan volt nekem, mint a második apám, köszönöm. Köszönöm az ELTE Anyagfizika Tanszéknek és annak vezetőjének, Lendvai Jánosnak, hogy biztosította a kutatáshoz szükséges körülményeket. Itt ragadom meg az alkalmat, hogy köszöntetett mondjak az Európai Uniónak, hiszen az V. számú keretprogram és a DEFINO biztosította számomra az anyagi feltételeket. A következőkben, pedig személy szerint megemlítem a legközelebbi társaimat, akikhez bátran fordulhattam bármilyen segítségért: Bakó Botond, Csikor Ferenc, Deák Róbert, Ispanovity Péter, Néda Zoltán, köszönöm nektek is kedves barátaim. Végül, de nem utolsó sorban, a családomnak tartozom egy nagy köszönettel, hiszen mindenben mellém álltak, és támogattak. A szerző témához kapcsolódó publikációi [S1] I. Groma, G. Györgyi és B. Kocsis, Dynamics of coarse grained dislocation densities from an effective free energy, Phil. Mag 87, 1185-1199 (2006) [S2] F.F. Csikor, B. Kocsis, B. Bakó és I. Groma, Numerical characterization of the relaxation of dislocation systems, Materials Science and Engineering 400-401 214-218 (2005) [S3] I. Groma, G. Györgyi és B. Kocsis, Debye screening of dislocations, Phys. Rev. Letters. 96, 165503 (2006) 8