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作为晶点缺陷的偏压孔和气泡的配方( Formulation of voids and bubbles as biased sinks to crystalline point defects )
J Luo Y Xin Z Sun Y Li P Chen
在这篇文章中，通过适当训练的机器学习模型来检验空隙和气泡对晶体缺陷的偏陷行为。机器学习的使用使得能够捕获比传统的可解析处理的沉陷强度公式更多的微观结构细节。以目前的机器学习表示为例，在流体静压场中，空位相对于间隙原子的相反移动趋势所导致的汇偏置被自然捕获。因此，可以系统地研究外载荷、填充气泡的气体原子数、晶界气泡等因素所起的作用。本文的研究结果与一系列实验和理论结果很好地吻合，这些实验和理论结果与载荷条件和晶界对空泡/气泡生长的影响有关。因此，本文的研究有望为用机械方法控制辐射诱导的气泡生长提供一定的见解。
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