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Anmaterials informatics approach to Ni-based single crystal superalloys

latticemisfit prediction

Xue Jiang,Hai-Qing Yin, Cong Zhang, et.al

ComputationalMaterials Science. 2018, 143

  在鎳基單晶高溫合金中γ和γ'相的晶格錯配度對顯微組織的穩定性和高溫蠕變和疲勞抗力起著(zhù)至關(guān)重要的作用。因此快速準確地預測晶格錯配度是非常重要的，特別是對于昂貴、耗時(shí)、耗材的材料試錯設計法。在本研究中提供了一種使用化學(xué)成分、枝晶信息和測量溫度等相關(guān)材料描述符來(lái)預測錯配度的機器學(xué)習方法。在實(shí)驗數據集上使用線(xiàn)性或多核的支持向量回歸、序貫最小優(yōu)化回歸和多層感知器算法選擇適當的模型，多層感知器模型具有較高的相關(guān)系數和較低的誤差值，具有良好的預測性能。通過(guò)將預測的晶格錯配度與廣泛使用的經(jīng)驗公式和實(shí)驗觀(guān)測值相比較，驗證了該方法的正確性。

材料信息學(xué)，機器學(xué)習，鎳基高溫合金，晶格錯配，合金設計

圖1：（a）γ和γ'相的晶格錯配度；（b）枝晶與枝晶中心之間的位置差異

圖2：機器學(xué)習在訓練集上的性能。（a）線(xiàn)性核的支持向量回歸（SVR/lin）；（b）多核的支持向量回歸（SVR/poly）；（c）歸一化聚核SMO回歸（SMOreg/norpoly）；（d）多核SMO回歸（SMOreg/poly）；（e）多層感知器（MLP）。

圖3 訓練集上的機器學(xué)習模型的相關(guān)系數

圖4： 數據集上機器學(xué)習模型的MAE（平均絕對誤差）和RMSE（均方根誤差）。

圖5 CCBE、WATANABE（1957）計算和MLP預測的錯配度對比

  與機器學(xué)習算法相結合的信息學(xué)方法為材料設計提供了一種新的方法，特別是鎳基單晶高溫合金的晶格錯配問(wèn)題。在本文中，我們手工從開(kāi)放獲取文獻中積累相關(guān)數據集，并構造專(zhuān)用的鎳基單晶高溫合金數據庫進(jìn)行數據重用。再進(jìn)行數據預處理之后，采用SVR（支持向量回歸）, SMOreg（序貫最小優(yōu)化回歸）和MLP（多層感知器）機器學(xué)習算法訓練線(xiàn)性和多核的錯配度模型，以選擇最合適的模型。最終選擇了具有高相關(guān)系數、低MAE和RMSE值的預測性能的MLP模型。另外，通過(guò)對比MLP錯配模型和眾所周知的經(jīng)驗公式的預測精度，發(fā)現MLP模型表現更好。因此，機器學(xué)習輔助方法加速了在少量實(shí)驗和測量的基礎上的定量錯配預測過(guò)程。這對降低合金設計的時(shí)間和成本具有重要意義。在目前的研究中，我們考慮了試樣的成分、枝晶信息、形狀尺寸和溫度的影響。然而其它決定錯配度的關(guān)鍵因素，包括不同的熱處理參數和應力約束的影響，將在未來(lái)進(jìn)行研究。決定蠕變和疲勞性能的錯配因素的顯式規則，有望用于鎳基單晶高溫合金的逆向設計。

  隱石檢測擁有一批在業(yè)內取得顯著(zhù)成就的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員，在行業(yè)內有著(zhù)豐富的檢測經(jīng)驗。秉承著(zhù)專(zhuān)注、專(zhuān)業(yè)、高效、想客戶(hù)所想的理念，公司積極增加項目和完善更先進(jìn)的測試儀器設備，保障每一個(gè)檢測，分析，研發(fā)任務(wù)優(yōu)質(zhì)高效的完成。同時(shí)通過(guò)專(zhuān)業(yè)所長(cháng),為全球數萬(wàn)家優(yōu)質(zhì)客戶(hù)提供最及時(shí)的行業(yè)技術(shù)標準信息，和更高精尖的分析檢測解決方案。

　　隱石檢測分別成立了閥門(mén)實(shí)驗室，腐蝕實(shí)驗室，金相實(shí)驗室，力學(xué)實(shí)驗室，無(wú)損實(shí)驗室，耐候老化實(shí)驗室。從事常壓儲罐檢測，鍋爐能效檢測，金屬腐蝕檢測，應力應變檢測，無(wú)損探傷檢測，機械設備檢測，金相分析，石墨烯納米材料檢測，水質(zhì)檢測，油品檢測涉及的服務(wù)范圍已廣泛覆蓋到鋼鐵材料，有色金屬材料，石油化工設備，通用機械設備，冶金礦石，建筑工程材料、航空航天材料，高鐵船舶材料，汽車(chē)用零部件、非金屬材料，電子電工產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域，并獲得了CMA和CNAS;雙重認可。