机器学习驱动难熔高熵合金设计的现状与展望
Cailiao gongcheng(2024)
Abstract
难熔高熵合金兼具高强度、高硬度、抗高温氧化等优异综合性能,在航空、航天、核能等领域具有广阔的应用前景和研究价值.但难熔高熵合金成分复杂、设计难度高,严重制约了高性能难熔高熵合金的进一步发展.近年来,机器学习凭借着高效准确的建模预测能力,逐步应用于高性能合金的设计和开发.本文在广泛收集机器学习驱动难熔高熵合金设计研究成果的基础上,详细综述了机器学习在辅助合金相结构设计、力学性能预测、强化机理分析和加速原子模拟等方面的应用与进展.最后,总结了该领域当前存在的不足,并针对如何推进高性能难熔高熵合金的设计进行了展望,包括构建难熔高熵合金高质量数据集、建立难熔高熵合金"成分-工艺-组织-性能"定量关系、实现高性能难熔高熵合金的多目标优化等.
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Key words
refractory high-entropy alloy,machine learning,phase structure,mechanical property,strengthening mechanism,atomistic simulation
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