Abstract Grain boundaries (GBs) accommodate the misorientation between adjacent grains in a polycrystalline material. GBs are geometrically described by the macroscopic and microscopic degrees of freedom. Besides, at the atomistic level, GBs exhibit complicated behaviors under varying thermodynamic conditions. The complexity of atomistic GB structures demands stochastic searching for possible states. The effectiveness of stochastic search methods relies on techniques to recreate and select atomistic structures. In this work, we developed a new mutation operator that can induce direct and collective atomistic structure changes to boost the search efficiency of exploring GB structures with evolutionary algorithms (EA). We implemented the mutation methods along with innovative selection, crossover, boundary condition preprocessing methods to form an EA-based package to explore GB structures in grand canonical ensembles with atomistic simulations. We used this package to study the [ 0 0 1 ] symmetric tilt grain boundaries (STGBs) in FCC copper (Cu), the [ 1 1 0 ] STGBs in BCC tungsten (W), and the [ 1 2 ‾ 1 0 ] STGBs in HCP magnesium (Mg). The results show that our design and implementation based on new mutation procedures, selection, and boundary conditions provide a high-quality search of atomistic GB structures in the grand canonical ensemble for different crystal lattices.

中文翻译：

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使用具有有效变异方法的进化算法进行晶界结构搜索

摘要 晶界 (GB) 适应多晶材料中相邻晶粒之间的错误取向。GB 由宏观和微观自由度在几何上描述。此外，在原子水平上，GBs 在不同的热力学条件下表现出复杂的行为。原子 GB 结构的复杂性需要随机搜索可能的状态。随机搜索方法的有效性依赖于重新创建和选择原子结构的技术。在这项工作中，我们开发了一种新的变异算子，可以诱导直接和集体的原子结构变化，以提高使用进化算法（EA）探索 GB 结构的搜索效率。我们实施了变异方法以及创新的选择、交叉、边界条件预处理方法形成基于 EA 的包，以通过原子模拟探索大正则系综中的 GB 结构。我们使用该软件包研究了 FCC 铜 (Cu) 中的 [ 0 0 1 ] 对称倾斜晶界 (STGB)、BCC 钨 (W) 中的 [ 1 1 0 ] STGB 和 [ 1 2 ‾ 1 0 ] STGB在 HCP 镁 (Mg) 中。结果表明，我们基于新的突变程序、选择和边界条件的设计和实现为不同晶格的大正则系综中的原子 GB 结构提供了高质量的搜索。和 HCP 镁 (Mg) 中的 [ 1 2 ‾ 1 0 ] STGB。结果表明，我们基于新的突变程序、选择和边界条件的设计和实现为不同晶格的大正则系综中的原子 GB 结构提供了高质量的搜索。和 HCP 镁 (Mg) 中的 [ 1 2 ‾ 1 0 ] STGB。结果表明，我们基于新的突变程序、选择和边界条件的设计和实现为不同晶格的大正则系综中的原子 GB 结构提供了高质量的搜索。