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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70923

    Título
    Propiedades estáticas, dinámicas y electrónicas de las aleaciones líquidas Fe-Ni y Fe-Ni-S. Estudio de primeros principios con redes neuronales
    Autor
    Andrés Sánchez, César de
    Director o Tutor
    González Del Rio, BeatrizAutoridad UVA
    González Fernández, David JoséAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Facultad de CienciasAutoridad UVA
    Año del Documento
    2024
    Titulación
    Grado en Física
    Zusammenfassung
    Various static and dynamic properties of the binary compounds Fex Ni1 – x , x = 1, 0.90, 0.85, at the thermodynamic state of 1875 K and 0 GPa have been studied, combining first principles molecular dynamics techniques with Machine Learning. The total and global structure factors reveal practically no change in the internal structure of these systems, and the diffusion coefficients indicate a lower mobility of the iron atoms as nickel is added. We also show results for the adiabatic speed of sound and shear viscosity, comparing them with the available experimental measurements, showing a decreasing trend in viscosity and an increasing trend in the speed of sound as nickel is added, highlighting the use of Machine Learning in the calculation of the latter, which has allowed to obtain notably more precise results.
     
    Se han estudiado diversas propiedades estáticas y dinámicas de los compuestos binarios Fex Ni1 – x , x = 1, 0.90, 0.85, en el estado termodinámico de 1875 K y 0 GPa, combinando técnicas de dinámica molecular de primeros principios con Machine Learning. Los factores de estructura totales y globales revelan un cambio prácticamente nulo en la estructura interna de dichos sistemas, y los coeficientes de difusión indican una menor movilidad de los átomos de hierro a medida que se añade níquel. Mostramos también resultados para la velocidad adiabática del sonido y la viscosidad de cizalladura, comparándolos con las medidas experimentales disponibles, mostrando una tendencia descendente en la viscosidad y una tendencia ascendente en la velocidad del sonido a medida que se agrega níquel, destacando el uso de Machine Learning en el cálculo de esta última, lo cual ha permitido obtener resultados notablemente más precisos.
    Palabras Clave
    DFT
    Machine Learning
    Departamento
    Departamento de Física Teórica, Atómica y Óptica
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70923
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30838]
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    Dateien zu dieser Ressource
    Nombre:
    TFG-G6762.pdf
    Tamaño:
    1.750Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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