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耐火高熵合金在增材制造和机电应用中的性能预测( Predicting the Properties of the Refractory High-Entropy Alloys for Additive Manufacturing-Based Fabrication and Mechatronic Applications )
V Buranich V Rogoz B Postolnyi A Pogrebnjak
最近几年关于深度和机器学习算法的发现为迄今为止未知数据的发现提供了实质性的推动力。机械/机电工程的未来在于智能材料和技术的设计。本文主要研究机电一体化工业和基于增材制造的生产中的材料设计问题。开发的高熵合金可以拓展传统使用的钢、陶瓷和高温合金的有限性能。采用线性、随机森林和梯度boosting回归分析方法研究了难熔金属基高熵合金的热性能和力学性能。应用梯度升压模型获得了最高的精度（91%以上）。进行的计算可以验证不同合金的性能，从而简化了它们在制造中的进一步选择。通过对TiNbHfTaW、CrNbHfTaW和VNbHfTaW三种合金的综合性能进行排序，表明它们在机械和机电工程中的应用效果最好。
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