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馬里蘭大學(xué)李騰教授Small：多主元素合金的機(jī)器學(xué)習(xí)加速、高吞吐量、多目標(biāo)優(yōu)化

多基元合金 (MPEA) 因其在傳統(tǒng)合金中前所未有的卓越性能而引起了廣泛關(guān)注。然而，通過具有成本效益的設(shè)計(jì)從巨大的組成空間中識(shí)別具有所需特性的 MPEA 仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

為此，美國馬里蘭大學(xué)李騰教授等人開發(fā)了一種以屬性為導(dǎo)向的MPEA設(shè)計(jì)策略，該策略將分子動(dòng)力學(xué)（MD）模擬、小樣本機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和遺傳算法 (GA) 相結(jié)合，以高效地同時(shí)優(yōu)化多個(gè)性能指標(biāo)。

作為演示，ML模型可以通過54 次MD模擬進(jìn)行有效訓(xùn)練，以預(yù)測CoNiCrFeMn合金的剛度和臨界分辨剪切應(yīng)力 (CRSS)，相對誤差分別為2.77%和2.17%。

圖1. 數(shù)據(jù)生成、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架及ML模型的預(yù)測流程

這種設(shè)計(jì)策略也非常高效，比純MD模擬的計(jì)算時(shí)間縮短了12600倍。基于經(jīng)過訓(xùn)練的ML模型和非支配排序GA II (NSGA II)可以獲得100種同時(shí)具有高剛度和高CRSS的CoNiCrFeMn合金的最佳成分，然后通過100000種隨機(jī)選擇的 CoNiCrFeMn成分的ML加速計(jì)算進(jìn)行驗(yàn)證。

此處報(bào)道的整合MD、ML和GA的合理設(shè)計(jì)策略具有簡便、超快、低成本和通用性的優(yōu)勢，可以應(yīng)用于其他 MPEA材料系統(tǒng)，有望加速低成本地發(fā)現(xiàn)具有高性能的新MPEA。

圖2. 基于ML的CoNiCrFeMn合金機(jī)械性能預(yù)測的準(zhǔn)確性、效率和擬合優(yōu)度

Machine Learning Accelerated, High Throughput, Multi-Objective Optimization of Multiprincipal Element Alloys, Small 2021. DOI: 10.1002/smll.20210297

原創(chuàng)文章，作者：科研小搬磚，如若轉(zhuǎn)載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.xiubac.cn/index.php/2023/10/12/c3fab7a7d1/

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