研究人员可以通过调整这些参量,世界来完成新高熵合金的设计。
在得到高预测精度模型的基础上,太阳重复训练人工神经网络三十次并得到统计学可靠的参量灵敏度量图表(图3)。成果简介近日,光能展香港城市大学杨勇教授课题组应用机器学习算法分析高熵合金系统中最常见的三种相(固溶体,光能展金属间化合物及非晶相),建立高精度可预测的模型。
然而由于其组分的复杂性,伏暨伏储在设计新的高熵合金,人们无法像设计传统合金一样参照合金相图。引言高熵合金一般是指由五种或五种以上元素以近等原子比形成的一类合金,储能产业近年来因其优良的性能受到广泛关注与研究。但是,博览如何通过改变元素组成,准确地设计高熵合金相仍然是摆在材料研究人员面前不可回避的问题
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