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机器学习驱动难熔高熵合金设计的现状与展望

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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.
Current status and prospects in machine learning-driven design for refractory high-entropy alloys

refractory high-entropy alloymachine learningphase structuremechanical propertystrengthening mechanismatomistic simulation

高田创、高建宝、李谦、张利军

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中南大学粉末冶金国家重点实验室,长沙 410083

重庆大学 国家镁合金材料工程技术研究中心,重庆 400044

难熔高熵合金 机器学习 相结构 力学性能 强化机理 原子模拟

国家重点研发计划湖南省杰出青年基金广西壮族自治区重点研发计划中南大学自主探索创新项目

2018YFE03061002021JJ10062AB212200282023ZZTS0711

2024

10.11868/j.issn.1001-4381.2023.000480

材料工程
中国航发北京航空材料研究院

材料工程

CSTPCD北大核心
影响因子：0.78
ISSN：1001-4381
年,卷(期)：2024.52(1)
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