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高熵合金的高通量制備與機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)高熵合金

2024-01-25 08:04:28供稿張紅敏陳淑英ZHANGHongminCHENShuying
金屬世界 2024年1期
關(guān)鍵詞:實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

供稿|張紅敏,陳淑英 / ZHANG Hongmin, CHEN Shuying

內(nèi)容導(dǎo)讀

高熵合金是近十幾年發(fā)展起來的新型合金,其獨(dú)特的設(shè)計(jì)理念和組織結(jié)構(gòu)使之具有一系列優(yōu)異的性能。而如何快速有效地進(jìn)行核心成分的高效設(shè)計(jì)和篩選是研究高性能高熵合金面臨的關(guān)鍵問題。目前高通量的設(shè)計(jì)、制備和表征技術(shù),可促進(jìn)材料的研究從傳統(tǒng)的試錯(cuò)模式向低成本、高效快速響應(yīng)模式的轉(zhuǎn)變,從而實(shí)現(xiàn)新材料的篩選與研發(fā)的快速發(fā)展。通過機(jī)器學(xué)習(xí)對高通量實(shí)驗(yàn)獲得的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),可挖掘隱含在合金中的內(nèi)在規(guī)律及優(yōu)異性能,實(shí)現(xiàn)對具有目標(biāo)性能的合金成分快速精準(zhǔn)的預(yù)測。

金屬材料有著非常悠久的歷史,同時(shí)在人們的生活中有著非常廣泛的應(yīng)用,傳統(tǒng)的金屬材料通常是由1 種或2 種金屬元素為主元,通過添加少量的合金化元素來獲得良好的結(jié)構(gòu)與性能。高熵合金(HEAs)是根據(jù)近年來提出的一種新型的合金設(shè)計(jì)理念[1]、以多主元等原子比或近等原子比混合形成具有獨(dú)特原子結(jié)構(gòu)的固溶體合金。高熵合金通常呈現(xiàn)面心立方結(jié)構(gòu)(FCC)、體心立方結(jié)構(gòu)(BCC)或密排六方結(jié)構(gòu)(HCP)等單相晶體結(jié)構(gòu),而不是復(fù)雜的金屬間化合物[2-3]。高熵合金的特殊成分組成引起了高熵效應(yīng)、晶格畸變效應(yīng)、慢擴(kuò)散效應(yīng)以及雞尾酒效應(yīng),使得高熵合金在高強(qiáng)度、高硬度、高韌性以及抗高溫軟化等方面展現(xiàn)了優(yōu)異的力學(xué)性能。高熵合金的多主元設(shè)計(jì)理念使得科研工作者對金屬材料的選擇從相圖的邊角區(qū)域轉(zhuǎn)移到了相圖的中心區(qū)域,對于合金相變、強(qiáng)塑性以及變形機(jī)制需要進(jìn)行更深入的探索,同時(shí)其新穎的合金設(shè)計(jì)理念,巨大的成分空間、獨(dú)特的性能以及優(yōu)異的性能調(diào)控自由度,對于合金優(yōu)化設(shè)計(jì)的難度也大大增加;因此確定和開發(fā)高通量篩選方法對合金的設(shè)計(jì)是至關(guān)重要的。目前主要采用第一性原理計(jì)算、相圖計(jì)算和熱力學(xué)模擬等[4-5],此外,機(jī)器學(xué)習(xí)也在高熵合金的設(shè)計(jì)中有著越來越重要的作用,通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘隱含在合金中的規(guī)律以及優(yōu)異性能,實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)合金的快速精準(zhǔn)預(yù)測,進(jìn)而進(jìn)一步指導(dǎo)高熵合金的設(shè)計(jì)。通過實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和反饋相結(jié)合,可以尋找具有更優(yōu)異力學(xué)性能的高熵合金,而通過計(jì)算所得出的結(jié)果加以實(shí)驗(yàn)進(jìn)行佐證的過程是至關(guān)重要的。采取高通量制備的方法節(jié)約了合金篩選的成本和時(shí)間。本文主要介紹并討論4 種不同組合試驗(yàn)方法,以及近幾年高熵合金采用高通量制備方式取得的成果,同時(shí)介紹了近幾年利用機(jī)器學(xué)習(xí)輔助合金設(shè)計(jì)的典型研究結(jié)果。

高熵合金的發(fā)展歷程以及簡述

高熵合金是由5 種或5 種以上的元素組成的多組分金屬材料,通常是等摩爾或近等摩爾比。臺(tái)灣學(xué)者葉均蔚[6]于1995 年提出多主元合金的概念,并在2004 年定義了高熵合金。高熵合金以其優(yōu)異的抗輻照、高強(qiáng)度、高韌性等性能受到科研從業(yè)者的廣泛關(guān)注。一開始大家對于高熵合金的研究停留在多相合金,而不是單相固溶體。隨著近年來對高熵合金研究的不斷深入,以Cantor 合金為代表的FCC 單相固溶體成為主要研究對象,其中以CoCrFeNi 系研究最為廣泛。

高熵合金具有廣闊的成分空間,如何進(jìn)行核心成分的高效篩選及設(shè)計(jì),并通過計(jì)算與實(shí)驗(yàn)探究和驗(yàn)證是研究高熵合金面臨的首要問題。傳統(tǒng)的研究方式是基于試錯(cuò)法篩選并通過電弧熔煉制備單個(gè)的塊狀樣品,這種方法從最初的制備到之后的表征和力學(xué)性能的測試都需要花費(fèi)大量的時(shí)間和資源,很難找到性能優(yōu)異的目標(biāo)合金,對于合金的成分設(shè)計(jì)、篩選和組織-性能模型的建立及優(yōu)化是非常不利的。材料基因工程這一理念的提出與發(fā)展則給材料的開發(fā)與研究帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。材料基因工程是依托大數(shù)據(jù),采用高通量的設(shè)計(jì)、制備和表征技術(shù),促進(jìn)材料的研究從傳統(tǒng)的試錯(cuò)模式向低成本、高效快速響應(yīng)模式的轉(zhuǎn)變,從而實(shí)現(xiàn)新材料的篩選與研發(fā)的快速發(fā)展。高通量實(shí)驗(yàn)一方面可有效地提供必要的研究結(jié)果,加速材料的篩選和優(yōu)化;另一方面還可為材料模擬計(jì)算提供大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為計(jì)算結(jié)果提供實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,促進(jìn)模型的優(yōu)化與完善,并可快速建立成分-組織-性能之間的關(guān)系以加速新材料的開發(fā)和研究。常用高通量制備技術(shù)包括薄膜沉積工藝、多元體材擴(kuò)散法、“噴印”合成法和激光增材法等。高通量表征技術(shù)則可快速確定材料的微區(qū)成分、晶體結(jié)構(gòu)、微觀組織和相關(guān)力學(xué)性能等。已經(jīng)有課題組在大數(shù)據(jù)的計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、高通量制備及表征等方面對高熵合金成分的篩選研究有了初步進(jìn)展。本文介紹幾種高熵合金的高通量制備技術(shù),包含大塊組合冶金篩選方法、激光增材制造技術(shù)、組合薄膜技術(shù)、擴(kuò)散偶法以及熱等靜壓微合成技術(shù),同時(shí)總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)在高通量數(shù)據(jù)處理工作中的應(yīng)用。

高熵合金高通量制備方式

大塊組合冶金篩選方法

大塊組合冶金篩選方法,簡稱RAP,是一種半連續(xù)的高通量大塊樣品鑄造、軋制、熱處理和制備的方法,廣泛應(yīng)用于篩選合成特定目標(biāo)的大塊樣品,對于篩選結(jié)構(gòu)合金是較為適用的[7]。RAP 技術(shù)可以一次性制作出幾種不同的合金,并能針對性的調(diào)整每一種合金的成分,但是最終的合金成分?jǐn)?shù)量是有限的,通常為5 種(圖1)。為了避免在RAP鑄造過程中的宏觀偏析,提高凝固速率。樣品澆鑄后,在空氣中進(jìn)行熱軋,以消除鑄件氣孔,下軋量約為50%,隨后在充滿氬氣氣氛下高溫(1200 ℃)均勻化2 h(均勻化的時(shí)間、溫度主要是依據(jù)合金的大小以及薄厚程度決定)。均勻化后的樣品進(jìn)行電火花切割,通常將5 個(gè)合金樣品相互疊加夾緊同時(shí)進(jìn)行加工,實(shí)現(xiàn)高效切割。在均質(zhì)化后的樣品通常具有很大的晶粒,所以一般繼續(xù)采用冷軋工藝細(xì)化微觀組織,冷軋時(shí)下軋量大于50%,達(dá)到一定的變形量,獲得足夠的變形組織。熱軋和冷軋后的樣品均可以切小塊進(jìn)行微觀組織的表征,可同時(shí)表征這幾種成分與組織和性能之間的關(guān)系。例如Pradeep 等[8]使用快速合金成型技術(shù)成功的制備了Fe(64-x)MnxNi27.7±1.3Co5.6±0.3Cr2.3±0.1等軸晶組織的合金,研究了合金成分對該系統(tǒng)相形成、微觀組織演變以及力學(xué)性能的影響;同時(shí)表明不需要嚴(yán)格遵守等原子比的準(zhǔn)則,就可以形成單相固溶體。

圖1 高熵合金組合合成和處理的RAP 方法[7]

激光增材制造技術(shù)

激光增材制造技術(shù)(LENS)利用快速凝固技術(shù)來合成塊狀的高熵合金。將所需高純度單一元素的粉末混合后,由計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)確定沉積合金的形狀,隨后將粉末原料通過多噴嘴組件注入到熔池中,最終得到如圖所示的網(wǎng)格狀的合金塊(圖2)[9]。LENS 將高通量材料合成擴(kuò)展到了大塊合金材料,實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)有的高通量表征以及建模技術(shù)的結(jié)合,LENS 技術(shù)的發(fā)展使得在單個(gè)構(gòu)建板上打印陣列式HEA 成分成為可能。Borkar 等[10]選用CrCuFeNi2作為基底,Al 的原子分?jǐn)?shù)由0 加到25%,分10 步進(jìn)行,漸變目標(biāo)為2.5%。發(fā)現(xiàn)在Al 含量不斷增加時(shí),材料由FCC 基體組織逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)锽CC 基體組織,硬度也隨之升高。這種方法可以觀察沿著相同合金梯度的微觀結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變,同時(shí)這種梯度合金是研究系統(tǒng)成分變化對高熵合金的顯微組織變化以及力學(xué)性能影響的極具吸引力候選者。Moorehead 等[11]使用單一元素粉末打印MoNbTaW 體系高熵合金陣列,在沒有打印之前將元素粉末保持分離的狀態(tài),將粉末依次裝入4 個(gè)送粉筒,可以讓這4 種元素進(jìn)行任意的線性組合,進(jìn)而得到不同梯度的高通量合金;通過3 次迭代,目標(biāo)合金Mo 和W 的打印精度為±5%(原子分?jǐn)?shù)),Nb 和Ta 的打印精度為±10%(原子分?jǐn)?shù)),后續(xù)表征均表現(xiàn)為單一的BCC 晶體結(jié)構(gòu);此外,高通量合成和表征技術(shù)與高通量建模的耦合證明可以使用熱力學(xué)計(jì)算來預(yù)測300 ℃下的平衡相;在300 ℃下,預(yù)測為單一無序的BCC 晶體結(jié)構(gòu),但是富Ta 的組合物會(huì)形成第二相,在實(shí)踐中難熔金屬的緩慢擴(kuò)散會(huì)抑制其形成。激光增材制造讓更多的合金呈現(xiàn)了不同的幾何形狀,但是激光增材制造最終所得到合金的成分?jǐn)?shù)量以及塊體大小也是有限的。同時(shí)合金在制備過程中會(huì)出現(xiàn)成分偏析現(xiàn)象及產(chǎn)生微裂紋,不利于合金性能的評估。

圖2 增材制造系統(tǒng)示意圖[11]

組合薄膜技術(shù)

組合薄膜技術(shù)是采用磁控濺射系統(tǒng)在單晶硅片上制備梯度薄膜,以有效的探索特殊成分范圍[12]。由于庫中所有的成分都是在相同的條件下形成的,并且保持了實(shí)驗(yàn)條件的統(tǒng)一性,可以消除樣品中因?yàn)閷?shí)驗(yàn)條件的不同所帶來的誤差,因此在保證相同的環(huán)境下,可以產(chǎn)生直接比較、組合和存檔的數(shù)據(jù)庫[7](圖3)。Akbari 等[12]采用組合薄膜法,成功研究了具有非等原子組成的單相FCC 高熵合金,通過對MnFeCoNiCu 系篩選薄膜成分和晶體結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)Mn30Fe20Co22Ni15Cu15為候選單相FCC 合金,隨后制備塊體材料證實(shí)其為具有等軸晶粒組織的單相合金。由于組合薄膜技術(shù)最終制備的樣品厚度在納米到微米之間,因此,在更大的塊體材料中較大的柱狀析出相(>2 μm)所表現(xiàn)出的形態(tài)在薄膜制備的樣品中無法呈現(xiàn)。

圖3 單個(gè)單元素靶材共濺射的Cr-Mn-Fe-Co-Ni 示例性薄膜庫[7]:(a)Cr-Mn-Fe-Co-Ni 各元素濃度薄膜庫;(b)五個(gè)共聚焦的濺射源

擴(kuò)散偶法

擴(kuò)散偶高通量制備方法允許同時(shí)將3 個(gè)或更多的金屬進(jìn)行擴(kuò)散接觸,讓高階的合金系統(tǒng)探測成為了可能。為了保證在實(shí)驗(yàn)過程中樣品不受污染,要對樣品進(jìn)行真空處理并進(jìn)行電子束焊接,然后將整個(gè)樣品在高溫下進(jìn)行熱等靜壓處理數(shù)小時(shí),隨后在高溫下進(jìn)行長時(shí)間熱處理,樣品受熱擴(kuò)散后,最終形成連續(xù)成分梯度的固溶體或者金屬間化合物(圖4)。Shang 等[13]利用擴(kuò)散偶法制備了AlCoCrFeNi 高熵合金,將其進(jìn)行退火處理,得到B2-A2-FCC 的夾層組織,具有成為一定延展性高強(qiáng)度合金的潛力。這一制備方法為獲得合金組織與性能之間以及性能和成分之間的關(guān)系提供了快速經(jīng)濟(jì)的實(shí)驗(yàn)途徑,但此制備方式最終所研究的樣品數(shù)量與梯度擴(kuò)散距離是有限的。

圖4 擴(kuò)散偶示意圖[7]

熱等靜壓高通量微合成技術(shù)

為了克服當(dāng)前用于研究高熵合金高通量合成方法的一些缺點(diǎn),例如所制備的合金的成分的數(shù)量以及塊體大小有限,耗時(shí)久等,不能更好的對合金進(jìn)行性能的評估。采用熱等靜壓(HIP)高通量微合成方法[14],不僅提高了粉末利用自由度,而且保證了各個(gè)實(shí)驗(yàn)條件的統(tǒng)一性、完整性以及準(zhǔn)確性,最終有利于對樣品的制備及性能的評估。Zhao 等[14]通過熱等靜壓法將機(jī)械研磨的不同粉末混合物裝入借助激光增材技術(shù)制造的蜂窩結(jié)構(gòu)陣列(圖5)中,實(shí)現(xiàn)高通量制備、表征和有效篩選合金;合金以CoCrNiFe為基體,研究第五種元素的添加對合金組織與力學(xué)性能的影響,通過計(jì)算與實(shí)驗(yàn)對合金的組織-結(jié)構(gòu)-性能建立關(guān)系。

圖5 蜂窩陣列結(jié)構(gòu)示意圖[14]

集成機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)

隨著材料基因工程的發(fā)展和高熵合金概念的提出,極大增加了合金成分探索的范圍,為了獲得具有特定相結(jié)構(gòu)以及特定性能的目標(biāo)高熵合金,選擇合適的合金主元以及元素的配比顯得尤為重要[15]。高熵合金廣闊的成分以及微觀空間結(jié)構(gòu)不僅為實(shí)驗(yàn)探索帶來了一定的難度,同時(shí)對計(jì)算也提出了新的要求,這為機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用帶來了一定的機(jī)遇[16]。

合金設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)是一個(gè)耗時(shí)耗力的過程,借助計(jì)算工具可以將合金的設(shè)計(jì)周期大大縮短,根據(jù)目標(biāo)合金的不同,選擇一系列的計(jì)算方法用來輔助高熵合金的設(shè)計(jì)[9]。相在高熵合金的設(shè)計(jì)中一直有著較為關(guān)鍵的作用,相的結(jié)構(gòu)以及相的穩(wěn)定性是設(shè)計(jì)時(shí)重點(diǎn)考慮的問題,基于相圖計(jì)算(Calculation of Phase Diagram,CALPHAD)方法,借助高熵合金數(shù)據(jù)庫,預(yù)測并篩選出所需微觀結(jié)構(gòu)和性能的潛在合金,大大縮短設(shè)計(jì)周期。Senkov 等[17]通過將計(jì)算的相圖與基于存在相的轉(zhuǎn)變溫度以及顯微組織的轉(zhuǎn)變規(guī)則相結(jié)合來快速預(yù)測評估合金結(jié)構(gòu),評估了超過130000 種合金體系,確定了優(yōu)異的成分,獲得了更多的時(shí)間用于實(shí)驗(yàn)的研究與驗(yàn)證。但由于這種計(jì)算方法仍然具有很大的局限性,其準(zhǔn)確度以及模擬的精確度更大地依賴于數(shù)據(jù)庫,并且無法同實(shí)驗(yàn)相結(jié)合。

機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)解決了相圖計(jì)算法及傳統(tǒng)試錯(cuò)法等手段無法滿足加速篩選高熵合金成分的問題,其在高熵合金材料的應(yīng)用不斷增多,能夠挖掘在材料數(shù)據(jù)中隱含的知識(shí)、規(guī)律,對于材料的性能和行為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的預(yù)測,進(jìn)而指導(dǎo)材料基礎(chǔ)問題的研究以及相關(guān)性能的設(shè)計(jì)與優(yōu)化[18]。機(jī)器學(xué)習(xí)在分類、回歸等方面表現(xiàn)出良好的適用性。起初機(jī)器學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于預(yù)測陶瓷基復(fù)合材料中的纖維、基體界面的腐蝕行為以及拉伸和抗壓強(qiáng)度,此后被應(yīng)用于解決材料科學(xué)中各種難題,如新材料的發(fā)現(xiàn)以及材料性能預(yù)測(圖6)[19]。

圖6 機(jī)器學(xué)習(xí)方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用[19]

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建分為3 個(gè)步驟:樣本構(gòu)建、模型構(gòu)建和模型評估。樣本構(gòu)建時(shí),原始數(shù)據(jù)由計(jì)算模擬和實(shí)驗(yàn)測試獲得,所以選擇合適的特征進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)是非常重要的。好的特征應(yīng)該是能夠允許不同的模型提取其中的關(guān)鍵信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)特征的描述。同時(shí)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也是構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵步驟,因?yàn)椴煌臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)采用不同的規(guī)則來處理輸入和輸出的關(guān)系,對最終所確定的共同特征以及重要特征需要多個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練以提高最終所得特征的準(zhǔn)確性,排除某個(gè)模型對于具體特征的偏好[20]。常用的幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為概率估計(jì)、回歸、聚類和分類。概率估計(jì)主要適用于新材料的發(fā)現(xiàn),而回歸、聚類和分類應(yīng)用于微觀和宏觀上的材料性能預(yù)測[19]。Xue 等[21]提出了將機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及實(shí)驗(yàn)反饋結(jié)合的方法,以便加速發(fā)現(xiàn)目標(biāo)合金。如圖7 所示,為尋找極低熱滯特性的新型組分鎳鈦基形狀記憶合金,選擇22 個(gè)初始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器模型的訓(xùn)練,對80 多萬種成分合金預(yù)測其轉(zhuǎn)變遲滯溫度,通過使用全局優(yōu)化和推理進(jìn)行開發(fā)和探索之間的平衡,最終在9 個(gè)反饋回路的執(zhí)行后,合金的轉(zhuǎn)變遲滯溫度性能提升了40%。整個(gè)過程加速了尋找具有所需性能材料的過程,從而顯著減少昂貴和耗時(shí)的實(shí)驗(yàn)次數(shù)。

圖7 鎳鈦基記憶合金的設(shè)計(jì)流程圖[21]

Ren 等[22]將機(jī)器學(xué)習(xí)與高通量實(shí)驗(yàn)相結(jié)合,增加數(shù)據(jù)樣本,進(jìn)一步指導(dǎo)材料的研發(fā)設(shè)計(jì)。研究人員利用5000 多條非晶合金的相關(guān)數(shù)據(jù),訓(xùn)練了隨機(jī)森林模型,進(jìn)而指導(dǎo)Co-V-Zr 體系的設(shè)計(jì)。利用高通量實(shí)驗(yàn)方法觀測的結(jié)果與預(yù)測的結(jié)果非常吻合,僅在預(yù)測的精確成分存在一定的差異,再利用這些差異重新訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,進(jìn)而大大提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性,然后進(jìn)一步指導(dǎo)Co-V-Zr 體系的優(yōu)化。Wen 等[23]對Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni 系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的策略,最終確定硬度最高的高熵合金成分。通過機(jī)器學(xué)習(xí)建立目標(biāo)屬性與描述符的映射關(guān)系,新合成的42 種合金中,有35 種合金的硬度值要大于所訓(xùn)練得到的硬度值,同時(shí)有17 種合金實(shí)驗(yàn)所獲得的硬度要比訓(xùn)練所得到的硬度值提高10%以上。這種方法對于金屬玻璃和高溫合金有比較大的適用性。

結(jié)束語

對于龐大的高熵合金成分體系,在無限的組合空間中開發(fā)高性能新型高熵合金是非常有必要的,結(jié)合特定的目標(biāo)和理論計(jì)算是篩選新型、多功能高熵合金的重要方法。高通量制備技術(shù)在很大程度上加速合金成分的篩選,縮短了試驗(yàn)周期,節(jié)省了成本。而機(jī)器學(xué)習(xí)不僅可以挖掘之前已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)價(jià)值,還能有效地指導(dǎo)實(shí)驗(yàn),進(jìn)而預(yù)測出更準(zhǔn)確的目標(biāo)合金。隨著計(jì)算與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的不斷增多,機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測的準(zhǔn)確性也在不斷提高。在未來高熵合金的研究中,機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)逐漸向深度學(xué)習(xí)發(fā)展。因此,對于未來高熵合金的發(fā)展,我們期望能夠?qū)⒏鼜V闊的組合實(shí)驗(yàn)方法與機(jī)器學(xué)習(xí)及計(jì)算結(jié)合起來,更有效地研究和發(fā)現(xiàn)具有優(yōu)異性能的目標(biāo)合金。

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海峽姐妹(2017年7期)2017-07-31 19:08:17
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Coco薇(2017年5期)2017-06-05 08:53:16
NO與NO2相互轉(zhuǎn)化實(shí)驗(yàn)的改進(jìn)
實(shí)踐十號(hào)上的19項(xiàng)實(shí)驗(yàn)
太空探索(2016年5期)2016-07-12 15:17:55
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