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基于机器学习的Al-Zn-Mg-Cu合金快速设计
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作者 隽永飞 牛国帅 +8 位作者 杨旸 徐子涵 杨健 唐文奇 姜海涛 韩延峰 戴永兵 张佼 孙宝德 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期709-723,共15页
提出一种基于机器学习的合金快速设计系统(ARDS),以定制所需性能的合金制备策略或预测制备策略所对应的合金性能。为此,分别对3种回归算法:线性回归(LR)、支持向量回归(SVR)和人工神经网络(BPNN)进行建模和比较以训练多性能预测模型。其... 提出一种基于机器学习的合金快速设计系统(ARDS),以定制所需性能的合金制备策略或预测制备策略所对应的合金性能。为此,分别对3种回归算法:线性回归(LR)、支持向量回归(SVR)和人工神经网络(BPNN)进行建模和比较以训练多性能预测模型。其中,应用SVR构建的机器学习模型被证明是最佳的。然后,基于生成对抗网络(GAN)模型原理,构建Al-Zn-Mg-Cu系铝合金快速设计系统(ARDS)。对ARDS的预测可靠性进行验证。结果表明,为了能够获得准确的制备策略,系统中极限抗拉强度(UTS)、屈服强度(YS)和伸长率(EL)的输入上限分别约为790 MPa、730 MPa和28%。此外,基于ARDS预测结果,制备了一种性能优异的新型铝合金材料,其UTS为764 MPa、YS为732 MPa、EL为10.1%,进一步验证了ARDS的可靠性。 展开更多
关键词 机器学习 合金快速设计系统 AL-ZN-MG-CU合金 力学性能
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Al-H_(2)O反应中催化剂对Al(OH)_(3)形貌演化的作用机理
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作者 唐文奇 朱基裔 +4 位作者 孙会 隽永飞 付超鹏 杨健 张佼 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第4期1347-1364,共18页
研究不同催化剂在铝-水(Al-H_(2)O)反应中对Al(OH)_(3)晶体形貌及其生长机理的作用。采用NaOH、KOH、四甲基胍(TMG)和四甲基氢氧化铵(TMAH)作为催化剂进行反应,原位观察产物的演化过程。结果表明,反应120 min后得到的产物分别具有六棱... 研究不同催化剂在铝-水(Al-H_(2)O)反应中对Al(OH)_(3)晶体形貌及其生长机理的作用。采用NaOH、KOH、四甲基胍(TMG)和四甲基氢氧化铵(TMAH)作为催化剂进行反应,原位观察产物的演化过程。结果表明,反应120 min后得到的产物分别具有六棱柱形、六棱长柱状、长棒状和不规则棒状。在NaOH和KOH体系中,产物为三水铝石,三水铝石在NaOH体系中主要沿(110)、(001)和(100)晶面生长,而在KOH体系中主要沿(100)、(102)和(110)晶面生长。在TMG和TMAH体系中,产物是拜耳石,拜耳石在这两个体系中均沿(110)、(111)和(001)晶面生长。其中,三水铝石的Al—O键较多,有利于柱状晶体的形成。 展开更多
关键词 晶体生长 氢氧化铝 择优生长因子 铝-水反应 原位观察
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含碳FeCoCrNiMn高熵合金的中温分解动力学 被引量：7
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作者 彭健 李紫勇 +3 位作者 冀新波 孙衍乐 付立铭 单爱党 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第7期1884-1894,共11页
研究大变形冷轧1.3 at.%碳掺杂等摩尔比FeCoCrNiMn高熵合金在500℃退火下的相分解动力学和相应的力学性能演变。该高熵合金为面心立方结构(FCC)的单相固溶体,随着退火时间的延长,合金中先析出M23C6+L10,随后析出B2,最后析出σ相。L10、B... 研究大变形冷轧1.3 at.%碳掺杂等摩尔比FeCoCrNiMn高熵合金在500℃退火下的相分解动力学和相应的力学性能演变。该高熵合金为面心立方结构(FCC)的单相固溶体,随着退火时间的延长,合金中先析出M23C6+L10,随后析出B2,最后析出σ相。L10、B2和σ相的分解动力学遵循Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov(JMAK)方程。冷轧后FCC结构高熵合金的屈服强度为1520 MPa;在500℃下退火1 h后,合金中析出纳米尺寸的M23C6和L10相,合金的屈服强度可达1920 MPa;当退火时间延长至2 d时,合金中析出的M23C6和L10相体积分数增大且晶粒粗化,合金的强度和塑性均下降;退火4~32d后,B2和σ相的析出使合金的硬度增加;退火32~64 d后,合金几乎全部由FCC相分解成M23C6、L10、B2和σ相,此时合金的硬度约为HV 760。该合金的分解动力学可用于指导含碳高熵合金的热处理。 展开更多
关键词 FeCoCrNiMn 高熵合金 分解动力学 力学性能 碳掺杂
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