基于机器学习的加速第一原理计算,用于对SiCp/Al复合材料的界面修饰元件选
Xiaoshuang Du1, Nan Qu1, Xuexi Zhang1,2
1School of Materials Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China.
Materials (Basel, Switzerland)
|March 28, 2024
概括
将 (B) 和铜 (Cu) 等特定元素添加到碳化物 (SiC) 颗粒增强的 (Al) 复合材料中,可以防止有害的界面反应并提高材料强度. 这项研究使用机器学习来预测这些有益的合金元素.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算材料科学科学 计算材料科学
- 纳米技术 纳米技术
背景情况:
- 碳化 (SiCp) / (Al) 复合材料由于其轻量级和高强度,对航空航天和仪器仪表具有价值.
- SiC和Al之间的高温界面反应会降低复合材料的性能.
研究的目的:
- 研究合金元素对SiCp/Al复合材料接口性能的影响.
- 开发一种机器学习模型,用于加速计算接口能量.
主要方法:
- 使用第一原则计算计算界面分离和结合能.
- 功能工程被应用于改进机器学习描述符.
- 训练了6个机器学习模型 (RBF,SVM,BPNN,ENS,ANN,RF),ANN是根据R2和MSE选择的.
- 对89个元素进行了机器学习加速计算.
主要成果:
- 诸如B,Si,Fe,Co,Ni,Cu,Zn,Ga和Ge等元素被确定为具有双重功能的元素.
- 这些元素抑制了界面反应,并增强了界面结合.
- 通过这些元素阐明了通过这些元素进行界面调制的原子级机制.
结论:
- 这项研究为设计SiCp/Al复合化合物的设计提供了理论基础.
- 优化合金元件可以显著提高SiCp/Al复合材料的高温性能和稳定性.
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