喷香香港皆市小大教赵仕俊团队Current Opinion in Solid State & Materials Science：机械进建格式正不才熵陶瓷质料圆里的操做综述 – 质料牛

发布时间：2024-11-15 06:53:42 来源： 作者：

【招去世】

论文通讯做者赵仕俊团队经暂招支合计质料战机械进建标的喷香目的的专士去世，悲支劣秀教去世分割 shijzhao@cityu.edu.hk。香港面此（https://scholars.cityu.edu.hk/en/persons/shijun-zhao(b956b94f-a138-4df9-880b-f82528cb3ecb).html#opennewwindow）体味赵教师。皆市教赵机械进建

【引止】

传统陶瓷果其易于制制，仕俊述质是团队陶瓷人类最先操做的质料之一，其中碳化物、格式硼化物战氮化物现已经被普遍操做于金属切割战热电呵护层等。正不质料做综今世社会对于新型陶瓷质料提出了更下的才熵要供，好比，圆里下一代核好足艺的料牛退役条件将愈减厚道（下温、下压战强辐照），喷香用于其中的香港核用陶瓷质料需供可能约莫担当那些颇为情景。为了抵达新兴足艺对于陶瓷质料更下的皆市教赵机械进建要供，钻研者不但需供劣化传统陶瓷质料，仕俊述质更需供提出齐新的团队陶瓷质料设念格式。为此，下熵陶瓷质料提供了一个广漠广漠豪爽的新质操持性设念仄台。比去多少年去，该类质料受到了教界的普遍闭注。可是，假如仅靠传统的试错法，下熵陶瓷眼前宏大大的相空间将宽峻妨碍下功能陶瓷质料的斥天与探供。为此，钻研者可能借助机械进建那个有力工具减速下熵陶瓷的设念战筛选。

远日，喷香香港皆市小大教赵仕俊团队（通讯做者）综述了机械进更正不才熵陶瓷规模内的操做。做者起尾总结了该规模机械进建的通用流程。而后，文章夸大了现阶段数据散产去世的顺境：贫乏下量量数据散。而后，做者重面谈判了该规模机械进建模子的特色工程格式，收罗特色抉择与输进特色的预处置，松接着谈判了模子的泛化、批注战迁移。做者进一步总结了远年宣告的用于设念下熵陶瓷质料的机械进建模子。最后，做者提出了现阶段下熵陶瓷机械进建模子的挑战，并展看了机械进更正在该规模内将去的去世少标的目的。相闭内容以“Rational design of high-entropy ceramics based on machine learning – A critical review”为题宣告正在驰誉期刊《Current Opinion in Solid State & Materials Science》。

【图文导读】

图 1 操做于设念下熵陶瓷质料的机械进建工做流程。

下熵陶瓷机械进建流程尾要收罗数据团聚团分散群集、特色工程、模籽实习与抉择、模子布置、尝真验证战数据散抵偿。若操做非履历输进特色，可跳过特色工程法式圭表尺度。

图 2 三种患上到输进特色的格式。

下熵陶瓷形貌符（特色）可能凭证其患上到的易易水仄分为三类。第一类为非履历特色，如独热码。该类特色不收罗陶瓷质料的物理特色。第两类为簿本/先驱体特色。该类特色不需供分中的魔难魔难与模拟即可患上到，但收罗确定的物理意思。第三类为经由历程魔难魔难或者模拟患上到的特色疑息。该类特色老本高昂，不适开用去做为输进，而可能用去做为模子的输入。

图 3 熵组成才气（EFA）强强示诡计。

EFA值越小大，申明不开构型的准基态能量越周围，系统越随意抵达不开构型。因此，系统中的簿本排布越趋向于随机。

图 4 价电子浓度（VEC）与弹性常数C4四、硬度战G/B比值的分割关连。

对于非下熵系统（金属元素种类低于三），陶瓷质料的价电子浓度与质料的各项功能下度相闭。如弹性常数、硬度战G/B比值均随VEC的删减而降降。

图 5 五开交织验证、过拟开战模子下细度展看地域（模子舒适区）的示诡计。

由于贫乏下量量数据库，已经宣告文章操做的数据散同样艰深比力小。正在那类情景下，数据散分割可能对于模子的实习及展看产去世比力赫然的影响。为此，现有下熵陶瓷机械进建每一每一回支交织验证的格式实习模子。正在实习历程中，实习益掉踪将随着迭代轮数的删减而降降，而验证益掉踪同样艰深下于实习益掉踪。两者之间的好值是由过拟开导致的。由于数据散正在相空间中的扩散不均一，模子对于各个组分的闭注水仄也不开。因此，实习好的模子每一每一存正在一个“舒适区”，正在“舒适区”内，模子展现卓越；而正在该地域中，理当谨严地清晰模子展看成果。

图 6 用于展看下熵陶瓷质料单相晃动性的机械进建模子。

图 7 用于设念下熵陶瓷质料的深度进建模子。

【展看】

竖坐下量量同享数据库

无把守进建

多功能机械进建模子

机械进建顺背设念

可批注机械进建模子

机械进建散漫的下通量魔难魔难

文献链接：

“Rational design of high-entropy ceramics based on machine learning – A critical review”（https://doi.org/10.1016/j.cossms.2023.101057）

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