日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

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一般講演

11.Computational Science » Atomistic Structures/Microstructures/Properties/Functions

[G] Computatational Materials Science / Data Science

Thu. Sep 21, 2023 9:30 AM - 11:45 AM Rm. L (3rd Flr. Education and Research Building, School of Engineering)

Chair:Momoji Kubo

11:15 AM - 11:30 AM

[312] Dominant factors determining atomic structure and lattice thermal conductivity in Si grain boundary using machine learning potential

*Iori TANAKA1, Susumu FUJII2,3, Masato YOSHIYA2,3 (1. Graduate school, Osaka Univ., 2. Osaka Univ., 3. JFCC)

Keywords:粒界、機械学習ポテンシャル、シリコン、熱伝導度

Siナノ多結晶体において格子熱伝導度を低減させることが報告されている。そのSi粒界による影響を粒界の局所構造を解析することで局所構造と格子熱伝導度の支配因子の解明を目的とする。

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