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高通量實驗和機器學習結合加速硬質高熵合金成分優(yōu)化

發(fā)布時間:2024-04-24 00:28
  對于多組元合金,由于存在大量的潛在成分組合,采用傳統(tǒng)的經驗與試錯法使得研發(fā)過程緩慢而昂貴。為應對多組元合金成分設計的挑戰(zhàn),我們發(fā)展了高通量實驗(HTE)結合機器學習(ML)的研發(fā)方法加速合金成分優(yōu)化,并將THE-ML方法用于發(fā)展新型非等摩爾比硬質高熵合金(HEA)CoxCryTizMou Wv。我們設計研發(fā)了系列高通量合金制備設備,包含了從原料配置用的多工位粉料分配系統(tǒng)到合金化用的多工位自動電弧熔煉系統(tǒng)以及后續(xù)的金相樣品制備設備。我們使用高通量實驗設備分兩步制備潛在成分空間中約1/28的合金樣本,期間利用機器學習方法指導實驗方案設計。首先,我們單獨調整難熔合金元素W或Mo成分,以及通過相結構的特征描述因子選定成分,共計制備111個合金樣品。通過三種機器學習算法與四種特征描述因子組合構建12個機器學習方法和120個機器學習模型進行多方法和多模型統(tǒng)計預測。第二步高通量實驗針對初始的機器學習模型按照硬度區(qū)間預測選擇的27個合金成分進行。最終的機器學習模型構建使用了全部138個實驗數(shù)據(jù)...

【文章頁數(shù)】:96 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1合金混合熵隨合金主元數(shù)N變化的曲線圖

圖1.1合金混合熵隨合金主元數(shù)N變化的曲線圖

碩士學術論文P而不是非晶相[10-13]。隨著研究的深入,葉均蔚[4]于2004年正一概念。此后高熵合金成為多元合金的科研熱點。合金四大效應傳統(tǒng)合金的設計理念導致高熵合金具有四種效應[14],分別是上的高熵效應(混合熵):=(∑1),....


圖1.2合金XRD衍射圖隨主元數(shù)增加[15]

圖1.2合金XRD衍射圖隨主元數(shù)增加[15]

圖1.2合金XRD衍射圖隨主元數(shù)增加[15]的晶格畸變效應:熵效應,合金的固溶體相無論是BCC、FCC、HCP還是其他一種單相[16],因此合金體系的基體相中的每個原子都被不同原子尺寸的差異外,相鄰原子之間的非對稱性、鍵能以及對應傾向差異都將引起較傳統(tǒng)合金更嚴重的晶格....


圖1.3嚴重扭曲的晶格與位錯、電子、聲子和X射線束的各種相互作用[14]

圖1.3嚴重扭曲的晶格與位錯、電子、聲子和X射線束的各種相互作用[14]

圖1.2合金XRD衍射圖隨主元數(shù)增加[15]的晶格畸變效應:熵效應,合金的固溶體相無論是BCC、FCC、HCP還是其他一種單相[16],因此合金體系的基體相中的每個原子都被不同原子尺寸的差異外,相鄰原子之間的非對稱性、鍵能以及對應傾向差異都將引起較傳統(tǒng)合金更嚴重的晶格....


圖1.4不同溫度下Nb25Mo25Ta25W25和V20Nb20Mo20Ta20W20以及Inconel718和Haynes230的屈服強度[24]

圖1.4不同溫度下Nb25Mo25Ta25W25和V20Nb20Mo20Ta20W20以及Inconel718和Haynes230的屈服強度[24]

性能上的“雞尾酒”效應:“雞尾酒效應”是由Prof.S.Ranganathan[21]最早提出的,用以表述不同間的協(xié)同作用。對于不同成分與工藝制備的高熵合金可能是單相、雙相、者更多相的復雜結構。各組成相與合金整體性能受到晶粒形貌、晶粒尺寸、相界等各種基礎性質的影響,同時每個相又....



本文編號:3962965

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