Prédiction basée sur les données de la plasticité des dislocations – DAPREDIS

Les métaux sont des matériaux de structure par excellence car ils possèdent une combinaison rare de résistance et de ductilité. Ces propriétés sont dues au mouvement et à l'interaction des dislocations, des défauts linéaires dans la structure cristalline. La prédiction quantitative de la plasticité activée par les dislocations est un "grand défi", sauf dans quelques situations, principalement en raison de leur nature multi-échelle : les propriétés élémentaires des dislocations sont contrôlées par la structure atomique, les dislocations et autres défauts forment des microstructures mesoscopiques, tandis que tous les mécanismes doivent être correctement moyennés pour définir la réponse macroscopique. Un problème clé est que les méthodes multi-échelles actuelles transfèrent des informations à travers les échelles avec des modèles physiques rigides qui manquent de mesures de l'incertitude ou de la similitude des données, empêchant l'analyse et la prédiction basées sur les données à grande échelle. Des problèmes similaires ont été rencontrés lors de la construction de potentiels interatomiques de dynamique moléculaire (MD) à partir de données ab initio ; la solution était une représentation de descripteur des structures atomiques. Avec les mesures d'incertitude/similitude, les méthodes basées sur les données ont transformé la précision des potentiels de MD, l'estimation des erreurs et la vitesse de production. DAPREDIS développera des descripteurs pour la dynamique des dislocations afin de révolutionner la façon dont l'information est transférée à l'échelle mésoscopique, et utilisera les innovations récentes de l'équipe pour prédire l'avenir des trajectoires de simulation, afin de surmonter les limitations d'échelle de temps.