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國外聯合研究提出通過機器學習發現高熵合金新方案

瑞典皇家理工學院聯合研究使用了一種結合機器學習、密度泛函理論、實驗和熱力學計算的迭代方案,從數百萬候選合金中找到了兩種新的高熵因瓦合金。因瓦合金具有極低的熱膨脹性,應用廣泛。該研究發表在《科學》雜志上。


高熵合金是多種主要元素的固溶體,能夠達到稀釋材料無法達到的成分和性能狀態。由于熱力學合金設計規則在高維組成空間中往往失效,因此發現此類合金常依賴于偶然發現。該研究提出了一種主動學習策略,以基于非常稀少的數據,在幾乎無限的成分空間中加速高熵因瓦合金的設計。從數百萬可能的組合中加工和表征17種新合金后,在300開爾文確定了兩種熱膨脹系數極低的高熵因瓦合金。該研究認為,這是一種快速、自動發現高熵合金的有效途徑。


注:本文摘自國外相關研究報道,文章內容不代表本網站觀點和立場,僅供參考。


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2025-2031年中國機器學習行業市場全景調研及投資戰略研判報告
2025-2031年中國機器學習行業市場全景調研及投資戰略研判報告

《2025-2031年中國機器學習行業市場全景調研及投資戰略研判報告》共九章,包含國內外企業主要機器學習產品及應用分析,中國機器學習重點企業經營分析,2025-2031年中國機器學習行業投資分析及前景預測等內容。

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