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J-GLOBAL ID：202202223153853096   整理番号：22A0159421

強化硬度を有する高エントロピー合金の合理的設計を促進するための機械学習ベース合金設計システム【JST・京大機械翻訳】

A machine learning-based alloy design system to facilitate the rational design of high entropy alloys with enhanced hardness

著者 (7件)： Yang Chen (Department of Chemistry, College of Sciences, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Ren Chang (Institute of Materials, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Jia Yuefei (Institute of Materials, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Wang Gang (Institute of Materials, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Li Minjie (Department of Chemistry, College of Sciences, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Lu Wencong (Department of Chemistry, College of Sciences, Shanghai University, Shanghai 200444, China) ,  Lu Wencong (Materials Genome Institute, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
資料名： Acta Materialia  (Acta Materialia)
巻： 222  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0316A  ISSN： 1359-6454  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時間のかかる伝統的試行錯誤法と広大な未利用組成空間によって,例外的な性能を有する新規高エントロピー合金(HEAs)を効率的に発見することは,大きな課題のままである。ここでは,強化硬度を有するHEAsの合理的設計を容易にするための機械学習ベース合金設計システム(MADS)を提示した。最初に,硬度データベースを構築し,次に,HEAsの硬度に影響する重要な特徴を,4段階特徴選択を実行することによってスクリーニングした。原子重量の平均偏差(ADAW),カラムの平均偏差(ADC),比体積の平均偏差(ADSV),価電子濃度(VEC)および平均融点(T_m)を含む5つの記述子を,鋳放しHEAsの硬度に関連する重要な特徴として同定した。さらに,サポートベクトルマシンに基づく硬度予測モデルを入力として5つの特徴で構築した。よく訓練されたモデルのピアソン相関係数は,試験セットとリーブワンアウト交差検証(LOOCV)の両方に対して0.94に達した。続いて,逆投影とハイスループットスクリーニングによって推奨されたいくつかの最適化組成を,実験によって合成した。最良の性能は超高硬度を示し,それは元のデータセットにおける最高のものより24.8%高い。さらに,Shapley付加説明(SHAP)を導入し,モデル解釈性をブーストし,VECが硬度の予測に重要な役割を果たすことを明らかにした。特に,VECはVEC<7.5のとき,硬度にプラスの効果を有した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  データベース ,  融点 ,  特徴選択 ,  *硬度 ,  価電子 ,  鋳放し ,  *機械学習 ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ハイスループットスクリーニングアッセイ ,  逆投影 ,  *高エントロピー合金 ,  Pearson相関係数 ,  平均偏差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 高エントロピー合金 ,  機械学習 ,  特徴選択 ,  組成設計 ,  硬度

分類 (2件)： 変態組織,加工組織  (WB01030N) ,  機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (8件)： 強化 ,  硬度 ,  高エントロピー合金 ,  設計 ,  促進 ,  機械学習 ,  ベース合金 ,  設計システム