行 业 动 态

---

超硬材料优异抗划伤涂层性能潜力巨大 可保护高昂设备

　　

　 　计算技术进一步提高了对碳结构形态的认知

　 　研究人员借助计算技术已识别了43种以前未知的碳结构形态，这些碳结构形态具有稳定而超硬的性能，其中有些碳结构形态的硬度与钻石相当，甚至更硬。这些碳结构形态都是由碳原子组成，且具有独特的晶格排列结构。而且，研究人员借助计算推演技术与机器智能学习模型相结合的方法来寻找新型材料。这是一项理论性研究工作，以此推算出新的碳结构，还有待于将它制造出来。美国布法罗大学的化学教授伊万·楚雷克博士表示，“钻石是目前市面上最坚硬的材料，但它们非常昂贵。我的同事在实验室做高压实验，使用钻石进行材料挤压试验。他们抱怨钻石破裂的代价太大。我们试图找到比钻石更硬、更便宜的材料，而且可能还具有一些钻石没有的特性，如在热性能、电性能方面等。”新材料研究项目由提出，并与美国杜克大学机械工程和材料科学教授斯特凡诺·库塔诺罗博士共同负责开展工作。

　 　超硬材料的特性

　 　科学界认为，在维氏硬度测试中如果一种材料的硬度值超过40吉帕斯卡，则认为该材料是超硬的。上述研究的所有43种新碳结构材料估计都达到这个硬度值，有3种略高于钻石的维氏硬度，伊万·楚雷克博士同时指出，计算中还存在一些不确定性。研究发现，最坚硬材料的结构一般具有钻石和六方碳晶格结构。除了上述43种新型碳结构形态以外，该研究还指出，其他研究团队之前报道过的一些碳结构形态也具有超硬特性。

　 　超硬材料研发提速

　 　近期的一篇研究论文指出，新技术的应用有助于识别其他超硬材料，如包括那些含有碳元素以外的材料。伊万·楚雷克博士表示，“超硬材料种类目前还很稀缺，因此寻找新型超硬材料非常有意义。关于超硬材料，我们所了解的其中一点是键合非常牢固，如牢固的碳-碳键。这也是我们研究碳元素的原因。超硬材料中的其他元素通常也来自元素周期表的同一列，如硼和氮。”为了开展这项研究，研究人员采用了XtalOpt（一种在伊万·楚雷克实验室中开发的用于晶格预测的开源推演运算法）来生成碳的随机晶体结构。然后，研究小组采用了机器智能学习模型来预测这些碳材料的硬度。同时，将最具代表性的超硬稳定结构材料作为“母本”，以此推演出更多新型结构。

　 　利用AFLOW数据库模块把机器智能学习模型对硬度的估测结果进行运算。该数据库模块拥有大量的材料及其性能计算数据群。斯特凡诺·库塔诺罗博士的实验室就采用AFLOW以及先前与美国北卡罗来纳大学的亚历山大·伊塞耶夫研究团队共同开发的机器智能学习模型。斯特凡诺·库塔诺罗博士表示，“尽管对新型材料的研发已经提速，但还是需要时间积累的。而AFLOW和机器智能学习模型的利用有助于我们研发进程的进一步提速。”

　 　美国杜克大学机械工程和材料科学助理研究员Cormac Toher博士，也是论文的作者之一表示，“您可以采用计算技术来预测出最佳材料，并试验性地制造出这些材料。”上述研究论文的第一和第二作者分别是布法罗大学的博士研究生帕特里克·艾弗里和王晓宇，他们都是伊万·楚雷克实验室人员。

　 　另外，超硬新型材料的研究项目由美国海军研究机构提供资金资助，并得到意大利米兰大学和布法罗大学计算研究中心的支持。