Machine learning assisted design of high entropy alloys with desired property

材料科学 高熵合金 高温合金 组分(热力学) 熵(时间箭头) 机器学习 冶金 合金 热力学 计算机科学 物理
作者
Cheng Wen,Yan Zhang,Changxin Wang,Dezhen Xue,Yang Bai,Stoichko Antonov,Lan-Hong Dai,Turab Lookman,Yanjing Su
出处
期刊:Acta Materialia [Elsevier BV]
卷期号:170: 109-117 被引量:703
标识
DOI:10.1016/j.actamat.2019.03.010
摘要

We formulate a materials design strategy combining a machine learning (ML) surrogate model with experimental design algorithms to search for high entropy alloys (HEAs) with large hardness in a model Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni system. We fabricated several alloys with hardness 10% higher than the best value in the original training dataset via only seven experiments. We find that a strategy using both the compositions and descriptors based on a knowledge of the properties of HEAs, outperforms that merely based on the compositions alone. This strategy offers a recipe to rapidly optimize multi-component systems, such as bulk metallic glasses and superalloys, towards desired properties.
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