回复电池先行侠：中 / 高熵合金性能那么好，可传统设计方法太费劲了
电池先行侠
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中/高熵合金由于特殊的微观结构和出色的性能而受到重视，但传统合金成分设计方法费时费力。新兴的机器学习提供了一种高效的解决方案。 机电与信息工程学院宋凯凯教授团队从不同合金系统中收集和扩展了成分-显微硬度数据对，使用生成对抗网络将这些数据对转换为经验参数-显微硬度对【Mater Des 238 (2024) 112634】。采用主动学习方法对Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni系统进行筛选，并确定XGBoost作为最佳深度学习主模型。使用XGBoost子模型进行数百万次数据训练迭代，利用EI算法进行准确性评估，建立了高熵合金成分与显微硬度之间的关系，所提出子模型与实验数据良好一致。其中，四种富铝成分表现出超高显微硬度（>740 HV，最大约为780.3 HV）和低密度（<5.9 g/cm3）的铸态块体。这种轻质高性能合金在薄膜或涂层工程应用方面显示出巨大应用潜力。
