Metallglas - legeringar som saknar den kristallina strukturen som normalt finns i metaller - är ett spännande forskningsmål för spännande applikationer, inklusive konstgjorda leder och andra medicinska implantatanordningar. Dock, svårigheterna med att förutsäga hur mycket energi dessa material släpper ut när de går sönder bromsar utvecklingen av metalliska glasbaserade produkter.

Nyligen, ett par forskare från Rensselaer Polytechnic Institute i Troy, New York, utvecklat ett nytt sätt att simulera till atomnivå hur metalliska glasögon beter sig när de går sönder. Denna nya modelleringsteknik kan förbättra datorstödd materialdesign och hjälpa forskare att bestämma egenskaperna hos metallglasögon. Duon rapporterar sina fynd i Journal of Applied Physics .

"Tills nu, dock, det har inte funnits något hållbart sätt att mäta en kvalitet som kallas 'frakturenergi, 'en av de viktigaste sprickegenskaperna hos material, i simuleringar på atomnivå, "sa Yunfeng Shi, en författare på tidningen.

Brytningsenergi är en grundläggande egenskap hos alla material. Den beskriver den totala energin som frigörs - per ytenhet - för nyskapade sprickytor i ett fast ämne. "Att veta detta värde är viktigt för att förstå hur ett material kommer att bete sig under extrema förhållanden och kan bättre förutsäga hur något material kommer att misslyckas, "sa Binghui Deng, en annan författare på tidningen.

I princip, vilken legering som helst kan tillverkas till ett metalliskt glas genom att kontrollera tillverkningsförhållanden som kylningshastigheten. För att välja lämpligt material för en viss applikation, forskare behöver veta hur varje legering kommer att fungera under stress.

För att förstå hur olika legeringar beter sig under olika förhållanden, forskarna använde ett beräkningsverktyg som kallas molekylär dynamik. Denna datormodelleringsmetod står för kraften, position och hastighet för varje atom i ett virtuellt system.

Dessutom, Beräkningarna för modellen uppdateras ständigt med information om hur sprickorna sprids genom ett prov. Denna typ av heuristiskt datorinlärning kan bäst approximera verkliga förhållanden genom att redogöra för slumpmässiga förändringar som frakturer i ett material.

Deras modell står för det komplexa samspelet mellan förlusten av lagrad elastisk energi från en utbrott, och hur mycket den nyskapade ytan på sprickan kompenserar för den energiförlusten.

"Datorstödd materialdesign har spelat en viktig roll i tillverkningen och den är avsedd att spela mycket större roller i framtiden, "Sa Shi.