北京科技大学Adv Mater:机器学习发展高端合金
纳米技术 纳米 2024-10-16

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高性能金属合金中稀有、昂贵和有毒元素的广泛使用限制了其可持续发展。有鉴于此,北京科技大学谢建新院士、李卫东教授、付华栋教授等报道提出一种新的合金元素设计策略,这个策略结合了物理化学因素筛选、基于SHapley添加剂的“黑匣子”分析以及对元素的敏感性影响分析。

本文要点

(1)

建立了能够分析合金成分和性能的“白盒”模型,该模型能够合理选择丰富的元素,并有效设计合金,以替代稀缺的合金元素。发现降低C70350合金系列(Cu-1.3Ni-1.4Co-0.56Si-0.03Mg(wt.%))中的Co含量策略,验证这种设计策略的有用。在Cu-Ni-Co-Si-Mg体系中仅用微量Cr代替Co,得到Cu-1.95Ni-0.5Co-0.6Si-0.2Mg-0.1Cr(wt.%),成分优化而获得的超低Co含量的合金。

 (2)

虽然Co含量降低了64 %(即从1.4 wt%降低到0.5 wt%),但是合金的性能与C70350合金相当(极限抗拉强度达到850 MPa,电导率达到47.2% IACS)。

这项研究为替代金属合金中稀有和不需要的元素替代丰富的元素提供了新方法,有助于金属材料的可持续和绿色的发展。

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参考文献

Hongtao Zhang, Huadong Fu, Weidong Li, Lei Jiang, Wei Yong, Jingtai Sun, Long-Qing Chen, Jianxin Xie, Empowering the Sustainable Development of High-End Alloys via Interpretive Machine Learning, Adv. Mater. 2024

DOI: 10.1002/adma.202404478

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202404478


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