湖大方棋洪Mater. Horiz.: 多阶段策略实现低成本高效率的多主元素合金设计

多主元素合金（MPEAs）具有卓越的性能，在结构、功能和智能材料方面具有巨大的潜力。然而，由于其性能强烈依赖于成分和成分主导的微观结构，在广泛的成分和类型中以性能为导向的高效设计是一个极具挑战性的问题。用于设计 MPEA的现有一步策略通常试图直接建立从组成到性能的关系，然而这种模式忽略了复杂相结构，从而导致计算和目标性能之间存在显著偏差。

在此，湖南大学方棋洪教授、俄罗斯别尔哥罗德国立大学Peter K. Liaw等人提出了一种集成机器学习、物理定律和数学模型的多阶段设计方法，用于以非常省时的方式开发所需属性的MPEA。作者引入成分主导的相结构作为中介，结合物理引导的机器学习来预测相的形成，同时微观结构控制的数学模型用于计算屈服强度。

首先，作者构建“物理特征空间”来描述MPEA 的相位形成并将其嵌入机器学习中。与以成分作为描述符的情况相比，物理特征约束的机器学习模型不仅有助于准确揭示相形成的一般标准，而且使模型具有可解释性和通用性。

此外，提出的综合考虑皮尔逊系数和物理特征的特征工程方法有效地提高了机器学习模型的准确性和效率，建立的数学模型考虑了广泛的强化机制，如晶界强化、相变强化和固溶强化。因此，当前模型对于多相MPEA是通用的，其预测强度的准确度高达90%，并且优于其他现有模型。

图1. MPEA的屈服强度预测及其准确性

众所周知，合金的高强度很可能源于多相微观结构。对于Al-Co-Cr-Fe-Ni-Mn体系，由于高形成焓，Al和Ni的结合倾向于形成BCC相。随Al含量的增加，MPEAs从FCC相转变为BCC+B2相。因此，多相的强塑性协同作用得到了发展，原因如下：FCC基体提供了合理的伸长率和良好的应变硬化能力，而BCC和B2 相在较软的FCC相中充当硬增强体并产生强大的背应力。该多阶段设计策略可以捕获到这个隐藏的规律，指导超越常规合金性能的多相MPEA的实验探索。

此外，通过寻找相分数和组成的最佳组合，作者以最少的时间和成本开发了一种新的多相MPEA，其高强度-延展性协同作用超过了迄今为止报道的系统和子系统。总之，这项工作所提出方法的成本和效率几乎超过了所有以前的材料设计技术，为同时实现快速和准确的材料设计提供了新途径。

图2. 多阶段设计策略的优势

Performance-oriented multistage design for multi-principal element alloys with low cost yet high efficiency, Materials Horizons 2022. DOI: 10.1039/D1MH01912K

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