Details

В работе представлен новый подход к моделированию процессов образования радиационных дефектов в кристаллической решетке β-Ga2O3. Использован подход получения потенциала для молекулярно-динамического моделирования на основе глубокого обучения нейронной сети. Разработан метод определения пороговой энергии смещения атома, который включает в себя итерационный алгоритм бинарного поиска и метод определения дефектов по Вороному-Дирихле. Получены пороговые энергии смещения атомов в решетках β-Ga2O3 и Si. По результатам построены энергетические угловые зависимости Ed(θ, φ) и проведен их анализ. В дополнение, была разработана собственная экосистема веб-приложений, позволяющая производить расчеты в среде LAMMPS.

This work presents a new approach to modeling the formation of radiation defects in the crystal lattice of β-Ga2O3. An approach was used to obtain the potential for molecular dynamics modeling based on learning of a deep neural network. A method has been developed for determining the threshold energy of an atoms displacement, which includes an iterative binary search algorithm and a Voronoi-Dirichlet defect detection method. The threshold displacement energies of atoms in the β-Ga2O3 and Si lattices have been obtained. Based on the results, the energy angular dependences Ed(θ, φ) were constructed and analyzed. In addition, a proprietary ecosystem of web applications has been developed to enable calculations in the LAMMPS environment.