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机器学习驱动难熔高熵合金设计的现状与展望

高田创 高建宝 李谦 张利军

材料工程2024,Vol.52Issue(1):27-44,18.
材料工程2024,Vol.52Issue(1):27-44,18.DOI:10.11868/j.issn.1001-4381.2023.000480

机器学习驱动难熔高熵合金设计的现状与展望

Current status and prospects in machine learning-driven design for refractory high-entropy alloys

高田创 1高建宝 1李谦 2张利军1

作者信息

  • 1. 中南大学粉末冶金国家重点实验室,长沙 410083
  • 2. 重庆大学 国家镁合金材料工程技术研究中心,重庆 400044
  • 折叠

摘要

关键词

难熔高熵合金/机器学习/相结构/力学性能/强化机理/原子模拟

Key words

refractory high-entropy alloy/machine learning/phase structure/mechanical property/strengthening mechanism/atomistic simulation

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

高田创,高建宝,李谦,张利军..机器学习驱动难熔高熵合金设计的现状与展望[J].材料工程,2024,52(1):27-44,18.

基金项目

国家重点研发计划项目(2018YFE0306100) (2018YFE0306100)

湖南省杰出青年基金项目(2021JJ10062) (2021JJ10062)

广西重点研发计划项目(AB21220028) (AB21220028)

中南大学自主探索创新项目(2023ZZTS0711) (2023ZZTS0711)

材料工程

OA北大核心CSTPCD

1001-4381

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