A tool to predict the evolution of phase and Young’s modulus in high entropy alloys using artificial neural network

高熵合金 电负性 人工神经网络 材料科学 金属间化合物 热力学 原子半径 二进制数 反向传播 合金 算法 统计物理学 人工智能 计算机科学 数学 化学 冶金 物理 算术 有机化学
作者
Barnasree Chanda,Parijat P. Jana,J. Das
出处
期刊:Computational Materials Science [Elsevier BV]
卷期号:197: 110619-110619 被引量:33
标识
DOI:10.1016/j.commatsci.2021.110619
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