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趙仕俊/吳正剛npj Comput. Mater.: 機(jī)器學(xué)習(xí)指導(dǎo)設(shè)計(jì)高熵碳化物陶瓷

高熵陶瓷（HEC）在高應(yīng)力和高溫等苛刻條件下顯示出巨大的應(yīng)用潛力。然而，巨大的相空間對新型高性能HEC的合理設(shè)計(jì)提出了巨大挑戰(zhàn)。

在此，香港城市大學(xué)趙仕俊教授、湖南大學(xué)吳正剛教授等人開發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型來發(fā)現(xiàn)高熵碳化物陶瓷（HECC），以基于HECC候選物及其組成二元過渡金屬碳化物（TMC）的化學(xué)屬性來預(yù)測HECC的單相概率。

利用從DFT計(jì)算中獲得的前兆信息和參數(shù)，訓(xùn)練有素的支持向量機(jī)（SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型可以預(yù)測其中陽離子來自IV、V或VI族的單相HECC。IV族和V族TMC可以很容易地形成具有改善機(jī)械性能的單相HECC，由于VI族金屬中的更高價填充，作者預(yù)計(jì)這些元素的加入可以進(jìn)一步提高HECC的性能。

圖1. ML模型的性能

研究表明，ML模型展示了很高的預(yù)測準(zhǔn)確度（SVM和ANN模型分別為0.982和0.944）。使用這些訓(xùn)練有素的模型，作者研究了約90個未合成的HECC的單相概率并預(yù)測了38個單相 HECC，其中包含來自IV、V和VI族金屬的五種陽離子，這些預(yù)測與當(dāng)前的實(shí)驗(yàn)結(jié)果非常吻合。通過僅對組成前體的特性進(jìn)行訓(xùn)練，該ML模型能夠預(yù)測非等原子HECC的相形成概率。

作者進(jìn)一步建立了跨越整個成分空間的非等原子HECC的相圖，通過該相圖可以輕松識別單相狀態(tài)。因此，該研究開發(fā)的ML模型可以加速等原子和非等原子HECC的發(fā)現(xiàn)，這為沉浸式相空間內(nèi)的合理HECC設(shè)計(jì)開辟了道路，從而可以有效地調(diào)整HECC的特性。

圖2. 不同特征的相對重要性分析

Design high-entropy carbide ceramics from machine learning, npj Computational Materials 2022. DOI: 10.1038/s41524-021-00678-3

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