【摘 要】
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高温合金的成分设计对其力学性能有至关重要的影响。多种掺杂合金元素的占位构型数量巨大,第一性原理计算成本很高。利用机器学习可加速第一性原理计算对镍基单晶高温合金中
【机 构】
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上海大学理学院物理系,上海大学材料基因组工程研究院,上海大学钱伟长学院
【基金项目】
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国家科技部重点研发计划“材料基因组工程”(No.2017YFB0701502、No.2017YFB0702901),国家自然科学基金(91641128)
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高温合金的成分设计对其力学性能有至关重要的影响。多种掺杂合金元素的占位构型数量巨大,第一性原理计算成本很高。利用机器学习可加速第一性原理计算对镍基单晶高温合金中掺杂元素占位的研究。使用支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)方法构建机器学习模型,对γ相和γ′相中11种合金元素(M=Al,Co,Cr,Hf,Mo,Ni,Re,Ru,Ta,Ti,W)的单位点置换能(ESS)和局部平均键长变化(<Δd>)分别进行独立预测。结果显示:随机森林方法整体优于支持向量回归,对W、Co、Mo、Re、Cr和Hf等
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