【文献分享】Mater. Today Commun.:机器学习辅助预测高熵合金/石墨烯纳米复合材料的力学性能

文摘   2024-09-28 18:09   吉林  



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主要内容

“最近在实验和模拟中证明,在高熵合金(HEA)中添加石墨烯(Gr)可以赋予合金更高的强度和塑性。然而,由于其特殊的结构和成分的复杂性,在实验过程中确定各种因素对Gr力学性能的影响是困难的。通过实验和模拟研究不同模拟条件下HEA/Gr的机械性能(杨氏模量、屈服强度和韧性)不仅原材料成本高,而且耗时。本研究旨在解决上述问题并研究不同条件下HEA/Gr的力学性能。首先,使用分子动力学模拟构建机器学习模型所需的数据集,并使用主成分分析将特征从 59 个缩小到 21 个。然后,采用了五种机器学习模型,包括XGBoost、光梯度提升(LGBoost)机、随机森林、AdaBoost和决策树。最后,在训练过程中利用10倍交叉验证和网格搜索来寻找最佳参数模型,并以决定系数和均方误差作为衡量指标。结果表明,XGBoost 和 LGBoost 模型在预测 HEA/Gr 机械性能方面优于其他模型。在研究的三个特性中,预测杨氏模量和韧性的模型显示其值高于 85%。两个模型的杨氏模量均达到了 90% 以上,而所有三个模型的韧性均达到了 85% 以上。”——取自文章摘要。

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文章题目:

Machine learning–assisted prediction of mechanical properties of high-entropy alloy/graphene nanocomposite


文章链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352492824016441?via%3Dihub



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