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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경희대학교 Kyung Hee University |
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연구책임자 | 이병찬 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-12 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100001835 |
과제고유번호 | 1711082510 |
사업명 | 핵융합기초연구(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-06-19 |
키워드 | 텅스텐 합금.조사손상.제일원리계산.기계학습.원자간 포텐셜.Tungsten alloys.Irradiation damage.First principles calculations.Machine Learning.Interatomic potentials. |
- 포텐셜 개발에 필요한 제일원리계산 데이터베이스 구축
- 합금내 국소 구조 연구를 통해 합금화 원소 후보 물질 도출
- 함수식 기반과 인공신경망 기반의 포텐셜 개발
- 원자 5~10억개의 대규모 계산을 위한 시간 적분법, 경계조건 설정, 통계적인 recoil event 추출을 활용하여, 실험과 비교 가능한 전산모사 방법론 개발
- Fluence를 이용하여 이론과 실험을 직접 비교하는 방법 제시
(출처 : 요약서 3p)
Purpose & Contents
Tungsten alloys are studied for the use of the plasma-facing materials in the divertor module of fusion reactors, and the properties obtained are used to develop interatomic potentials. This will be in turn passed to large-scale atomistic calculations for the prediction of the
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