馬里蘭大學(xué)李騰教授課題組 JMPS：發(fā)展高熵合金機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)函數(shù)
馬里蘭大學(xué)李騰教授課題組 JMPS：發(fā)展高熵合金機(jī)器學(xué)習(xí)原子間勢(shì)函數(shù)
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材料的原子間勢(shì)函數(shù)是對(duì)材料進(jìn)行原子模擬的基礎(chǔ)。原子間勢(shì)函數(shù)的準(zhǔn)確性也決定的原子模擬的精確度。目前高熵合金理性設(shè)計(jì)發(fā)展緩慢的原因之一就是眾多原子間勢(shì)函數(shù)的缺失。
為了解決這一挑戰(zhàn)， 美國(guó)馬里蘭大學(xué)李騰教授課題組 提出了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)通用策略的原子間勢(shì)函數(shù)的發(fā)展方案，旨在建立高熵合金中原子位置和原子力之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，并以CrFeCoNiPd作為模型材料對(duì)這一發(fā)展方案進(jìn)行了成功的展示。該方案獲得的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以在原子力方面實(shí)現(xiàn)顯著的預(yù)測(cè)精度（R2>0.92），且能夠準(zhǔn)確模擬高熵合金材料的力學(xué)性能和變形機(jī)理。
2024年4月5日，相關(guān)工作以“A machine learning interatomic potential for high entropy alloys” 為題，近期發(fā)表于國(guó)際力學(xué)領(lǐng)域旗艦期刊 Journal of the Mechanics and Physics of Solids 上。
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https://doi.org/10.1016/j.jmps.2024.105639
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