“Modelagem Computacional Multiescala aplicada a Ciência dos Materiais”. Roberto Veiga – EP/USP.
1. 1
Modelagem computacionalModelagem computacional
multiescala aplicada à ciênciamultiescala aplicada à ciência
dos materiaisdos materiais
Roberto Gomes de Aguiar Veiga
rgaveiga@usp.br
Departamento de Engenharia Metalúrgica e de Materiais
Escola Politécnica da Universidade de São Paulo
São Paulo, 2015
2. 2
Ciência dos materiais:Ciência dos materiais:
Novos materiais vs. materiais clássicosNovos materiais vs. materiais clássicos
Novos materiais
Boa parte surgida nas últimas três
décadas
Nanotubos de carbono
Grafeno
Isolantes topológicos
Estruturas auto-organizadas
Propriedades diferenciadas →
aplicações promissoras →
spintrônica, supercondutividade,
armazenamento de hidrogênio,
computação quântica, etc
Como tudo que é novo e
promissor → Todo mundo quer
trabalhar nisso!
3. 3
Ciência dos mteriais:Ciência dos mteriais:
Novos materiais vs. materiais clássicosNovos materiais vs. materiais clássicos
Materiais clássicos
Materiais conhecidos há muito
tempo (alguns desde a Pré-
História!)
Metais e suas ligas
Cerâmicos
Polímeros
Compósitos
Largamente utilizados em
aplicações do dia a dia →
importância econômica difícil de
ser mensurada
Há muito tempo estudados, teórica
e experimentalmente...
... mas ainda com muitas
questões em aberto!
4. 4
Metais e suas ligas:Metais e suas ligas:
ImportânciaImportância
Onipresentes → utilização se
confunde com a história da
civilização
Propriedades mecânicas variadas →
diferentes aplicações
Dúcteis
Maleáveis
Duros
Resistentes
Aspectos econômicos → mineração,
indústria de transformação (e.g.,
siderurgia), indústria de bens de
consumo (e.g., automobilística) →
bilhões de dólares e milhões de
empregos
5. 5
Modelagem computacional de materiais:Modelagem computacional de materiais:
O problema do tamanhoO problema do tamanho
6. 6
Modelagem computacional de materiais:Modelagem computacional de materiais:
O problema adicional do tempoO problema adicional do tempo
Transferência de próton em meio aquoso
Difusão no estado sólido
Dobramento de proteínas
Propagação de uma trinca
numa liga metálica
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Modelagem computacional multiescala:Modelagem computacional multiescala:
Aplicação à ciência dos materiaisAplicação à ciência dos materiais
Métodos de nível mais baixo →
informações para métodos de níveis
mais altos... ou vice-versa
“Pontes” entre as diferentes escalas
→ não necessariamente trivial
Métodos apropriados para a escala
de tempo e espaço
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Atmosferas de Cottrell:Atmosferas de Cottrell:
Teoria do envelhecimento estáticoTeoria do envelhecimento estático
Sir Alan Cottrell
(1919-2012)
Interação entre defeitos
pontuais e discordâncias
→ segregação nas
discordâncias →
atmosferas e Cottrell
1949, com Bilby → Modelo atômico para
descrever o endurecimento do ferro à
medida que o tempo passa
Ancoramento da discordância
→ Efeito macroscópico →
Limite máximo de
escoamento e instabilidades
plásticas (bandas de Luders)
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Atmosferas de Cottrell:Atmosferas de Cottrell:
Monte CarloMonte Carlo
Discordância tipo “hélice”
Vários teores de carbono → de 20 a 500 ppm
Metropolis Monte Carlo → formação das atmosferas de Cottell
T = 300 K
Configuração inicial → átomos de carbono distribuídos aleatoriamente
Resultado → segregação ao redor da discordância
Coordenadas para simulações de dinâmica molecular
20 ppm 140 ppm 500 ppm
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Atmosferas de Cottrell:Atmosferas de Cottrell:
Dinâmica molecular (protocolo de simulação)Dinâmica molecular (protocolo de simulação)
Fixo
σyz
Código → LAMMPS
Tempo de simulação → 6 ns
T=300 K
Cisalhamento → átomos na superfície
superior movendo-se com velocidade
constante na direção do vetor de
Burgers
σyz
(t) → Ftop
/Atop
Taxa de deformação → 107
/s
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Atmosferas de Cottrell:Atmosferas de Cottrell:
Efeito do carbono na movimentação da discordânciaEfeito do carbono na movimentação da discordância
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Atmosferas de Cottrell:Atmosferas de Cottrell:
Conclusões e próximas investidasConclusões e próximas investidas
Conclusões:
Com simulações atomísticas acoplando MC e DM, é possível
“testar” o modelo consagrado de Cottrell para o envelhecimento
estático dos aços
O que vem a seguir:
Considerar outros tipos de soluto (H, He, Ni já está em curso)
Efeito de nanoprecipitados (e.g., de cobre ou cromo)
Estudar também uma discordância “cunha”
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Crescimento de grãos nanométricos:Crescimento de grãos nanométricos:
O problema e a possível soluçãoO problema e a possível solução
Materiais nanocristalinos → Muitos
átomos em contornos de grãos
(sítios de alta energia) → “Driving
force” para crescimento rápido de
grãos mesmo a baixa temperatura
Estabilização da estrutura nanocristalina
usando elementos de liga
Exemplo:
Evidência experimentar para um sistema
Ni-W nanocristalino estável
[Acta Materialia 55, 371 (2007)]
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Crescimento de grãos nanométricos:Crescimento de grãos nanométricos:
Monte CarloMonte Carlo
10% dos átomos de Ni substituídos
aleatoriamente por átomos de
elementos de liga (W, Ti, Co, Al, Pd e
Mo)
T=350 K
Sítios bulk → cfc
Sítios CG → não-cfc
17. 17
Crescimento de grãos nanométricos:Crescimento de grãos nanométricos:
Monte CarloMonte Carlo
Quando MC converge
Aleatório Segregado
Exemplo → Ni-W
18. 18
Crescimento de grãos nanométricos:Crescimento de grãos nanométricos:
Monte CarloMonte Carlo
Exemplo → Ni-W
Dos resultados convergidos do MC → configurações iniciais
para simulações de dinâmica molecular
Ni
W
19. 19
Crescimento de grãos nanométricos:Crescimento de grãos nanométricos:
Dinâmica molecularDinâmica molecular
DM → 5 ns, 1000K
Inicial Final
Níquel puro
20. 20
Crescimento de grãos nanométricos:Crescimento de grãos nanométricos:
Dinâmica molecularDinâmica molecular
MD → 5 ns, 1000K
Inicial Final
Ni-W
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Crescimento de grãos nanométricos:Crescimento de grãos nanométricos:
Conclusões e próximas investidasConclusões e próximas investidas
Conclusões:
Co tem pouco efeito na estabilidade do Ni nanocristalino
Al, Pd, Ta e Ti aparentemente retardam o crescimento dos grãos no
Ni nanocristalino
W e Mo aparentemente estabilizam o Ni nanocristalino
O que vem a seguir:
Simulações mais longas (até a casa dos 100 ns)
Testar outros materiais nanocristalinos (e.g., Cu, Fe, Al, etc)
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Projetos em curso:Projetos em curso:
Plasticidade em materiais nanocristalinosPlasticidade em materiais nanocristalinos
1
2
3
4
1
3
4
3
4
3
4
σ
σ
“Experimentos” computacionais
interessantes para estudar a deformação
plástica em materiais nanocristalinos →
ferramentas já implementadas no
LAMMPS
Interesses:
movimentação de discordâncias
deslizamento de grãos
nucleação e propagação de trincas
(fratura dúctil e frágil, efeito da
segregação de elementos de liga)
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Projetos em curso:Projetos em curso:
Segregação em contornos de faseSegregação em contornos de fase
Difusão do carbono na ferrita e na
austenita → Monte Carlo cinético
Partição do carbono entre as
duas fases
Segregação do carbono →
acúmulo no contorno de fase
Efeito do carbono (em solução sólida
e segregado) no movimento da
interface → dinâmica molecular
Ferrita Austenita
