碳在高压下势能面的理论研究

With the development of precision manufacturing, the demand for superhard materials is becoming more and more urgent. The carbon under high pressure is the crucial to the synthesis of superhard materials, however, the phase transition energy landscape is extremely complex. It is well knowledge that the product and phase transition mechanism are quite different when at different temperature。still, the original of such difference is still unclear. Lacking the knowledge of temperature and uniaxial pressure on the phase transition, the design and synthesis of new superhard materials are hindered. In this research, using the density functional theory (DFT) and the potential energy surface random walk method (SSW), we systemically study the potential energy surface of carbon and the phase transition mechanism under high pressure. The effects of temperature and stress on the phase transition mechanism are explained at atomic level by investigating the effects of external conditions. By fitting a set of carbon formula, we can use large molecular dynamics to obtain graphite atomic structure under high pressure. We can compare the simulate XRD with the experimental data. With the help of DFT+SSW and molecular dynamics simulation, we can get a deep insight to the phase transition mechanism. By this project, we can provide a systemically theoretical basis for designing new superhard materials.

随着精密制造业的发展，对超硬材料的需求日益迫切。碳在高压下的相变是制备超硬材料的关键。然而，碳势能面非常复杂，石墨在高温和室温下相变机制和相变产物完全不同，目前对其中的物理本质尚不清楚。由于缺乏温度、单轴压力对相变影响的了解，严重阻碍了新型超硬材料的设计与合成。本课题基于密度泛函方法（DFT）和势能面表面随机行走方法（SSW）来研究碳在高压下的势能面和石墨在高压下的相变微观机制。本研究将深入考察外界条件对势能面的影响，从原子级别阐述温度和应力对相变机理的作用。通过自行拟合一套完善的碳经验式，并利用经验式对石墨进行超大体系分子动力学模拟来获得高压下的原子结构，进一步模拟XRD，并与实验进行对比，从分子动力学的角度理解碳原子的运动情况。通过结合DFT和分子动力学模拟，对相变机理进行全方位的研究。总结碳的相变规律，为预测新型的超硬材料提供理论依据，进而开发合成新型的超硬材料。

利用碳材料在高压下相变是制备超硬材料的关键。但是由于碳具有非常复杂的成键方式，导致其具有非常复杂的势能面。研究发现高温高压下石墨到金刚石相变过程而在室温冷压下石墨到相变为透明超硬材料，然而在不同温度下其相变产物完全不同的物理本质不清楚，以及如何通过相变来控制材料内部的孪晶结构来实现金刚石的增强增韧依然是一个巨大的挑战，严重阻碍了新型超硬材料的设计与合成。本课题，利用表面随机行走方法获得大数据，通过神经网络方法拟合获得了高精度的神经网络势函数，拟合一套完善的碳经验式；结合神经网络、密度泛函方法（DFT）获得了高压下的碳原子结构，并通过随机势能面表面进行相变取样从而获得了不同结构的微观相变机理；利用大体系分子动力学研究石墨在高温高压条件下的形核长大机制，从原子级别阐述晶界、各向异性、温度等外界条件对相变机理的影响，通过计算发现我们可以发现沿着(100)gr//(11-1)cd 面生长的速度比沿着(001)gr//(111)cd面的生长速度快，并通过实验验证了理论预测的相变机理。通过本课题的研究，我们提出了在高温高压条件下，可以通过选择具有弯曲的石墨初始相来合成的富含纳米孪晶金刚石，从而提升产物的机械性能。研究结果有助于开发合成新型的超硬材料，以及调控钻石的微观结构从而提升金刚石的机械性能。