Enhanced phase prediction of high-entropy alloys through machine learning and data augmentation

高熵合金 熵(时间箭头) 材料科学 相(物质) 热力学 统计物理学 计算机科学 人工智能 机器学习 化学 物理 冶金 合金 有机化学
作者
Song Wu,Zihao Song,Jianwei Wang,Yizhen Liu,Haiyuan Chen
出处
期刊:Physical Chemistry Chemical Physics [Royal Society of Chemistry]
标识
DOI:10.1039/d4cp04496g
摘要

The phase structure information of high-entropy alloys (HEAs) is critical for their design and application, as different phase configurations are associated with distinct chemical and physical properties.
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