报告人：王啸洋 助理研究员（北京应用物理与计算数学研究所） 

报告内容：

层裂作为动态断裂的一种关键模式，一直是材料科学和冲击动力学领域的研究重点。在具有复杂压力-温度相图的金属锡（Sn）中，层裂行为的研究受到了挑战：其沿冲击雨贡纽线存在的多种固体相使得相变路径及断裂过程中的动态行为难以通过传统手段阐明。本研究采用具有第一性原理精度的机器学习深度势能模型（DP-RSCAN），结合非冯·诺依曼架构（NVNMD）在 FPGA 硬件上的加速能力，实现了在原子尺度上对应变率低至5 ×109/s 的第一性原理精度大规模非平衡分子动力学模拟。本研究模拟结果不仅成功复现了实验观测到的关键冲击压力阈值与高应变率下的层裂强度，更清晰地揭示了 β-Sn到 bct 的相变路径，发现其本质上是一个由简单六方相为中间相的两阶段过程。此外，模拟还识别出两种独特的动态力学行为：相变诱发的卸载无序化以及在低于平衡熔点条件下发生的冲击过冷融化。这些现象的物理本质为相邻固体相之间熔化线斜率的巨大差异。通过高精度原子尺度模拟提供的直接证据，本工作将复杂的固相转变、熔化过程与层裂失效模式联系在了一起，从而为深入理解多相材料在极端载荷下的动态断裂物理机制提供了全新的视角。

报告人简介：

王啸洋，北京应用物理与计算数学研究所助理研究员。研究方向为机器学习势函数模型构建，材料动态力学响应，材料辐照损伤，基于机器学习模型的晶体结构预测，高压氢化物超导材料发现等。主持和国家自然科学基金青年科学基金项目，参与国际（地区）合作研究项目。在Nature Communication, Nuclear Fusion, Physics Review Letters, National Science Review等学术期刊发表学术论文20余篇。

主持人：陈默涵 研究员（北京大学应用物理与技术研究中心）

时  间：2026年3月12日（周四）12:20

地  点：北京大学工学院1号楼210会议室