Un nouveau système basé sur des preuves prédit une combinaison d’éléments formant un alliage à haute entropie

Un nouveau système basé sur des preuves prédit une combinaison d'éléments formant un alliage à haute entropie

Figure 1. Visualisation des similitudes entre les éléments. a–d, Heat maps pour les matrices de similarité MASMI16 (a), MCALPHAD (b), MAFLOW (c) et MLTVC (d). Chaque élément de la matrice est la masse de probabilité que la fonction de masse de similarité de la paire d’éléments correspondante soit affectée au sous-ensemble {similaire} de Ωsim. Ces éléments matriciels indiquent le degré de croyance appris à partir des données de similarité des paires d’éléments correspondantes. Les degrés de croyance sont illustrés à l’aide de barres d’échelle de couleurs. e–h, Structures hiérarchiquement regroupées de tous les E construites à l’aide du regroupement hiérarchique agglomératif et des ensembles de données MASMI16 (e), MCALPHAD (f), MAFLOW (g) et MLTVC (h). Les régions bleues, vertes et grises indiquent des groupes de métaux de transition précoces et tardives et d’éléments sans preuve de similitude, respectivement. Crédit : Barrage Hieu-Chi de JAIST

Les alliages à haute entropie (HEA) ont des propriétés physiques et chimiques souhaitables telles qu’une résistance à la traction élevée et une résistance à la corrosion et à l’oxydation, ce qui les rend adaptés à une large gamme d’applications. Les HEA sont un développement récent et leurs méthodes de synthèse sont un domaine de recherche active. Mais avant que ces alliages puissent être synthétisés, il est nécessaire de prédire les différentes combinaisons d’éléments qui aboutiraient à un HEA, afin d’accélérer et de réduire le coût de la recherche de matériaux. L’une des méthodes pour y parvenir est l’approche inductive.

La méthode inductive s’appuie sur des « descripteurs » théoriques et des paramètres ajustés à partir de données expérimentales pour représenter un alliage d’une combinaison d’éléments particulière et prédire leur formation. Étant dépendante des données, cette méthode est seulement aussi bonne que les données. Cependant, les données expérimentales concernant la formation de HEA sont souvent biaisées. De plus, différents ensembles de données peuvent ne pas être directement comparables pour l’intégration, ce qui rend l’approche inductive difficile et mathématiquement difficile.

Ces inconvénients ont conduit les chercheurs à développer un nouveau système de recommandation de matériaux (ERS) basé sur des preuves qui peut prédire la formation de HEA sans avoir besoin de descripteurs de matériaux. Dans un ouvrage collectif publié dans Science informatique de la nature, des chercheurs de Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST), National Institute for Materials Science, Japan, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japon, HPC SYSTEMS Inc., Japon, et Université de technologie de Compiègne, France ont présenté un méthode qui transforme rationnellement les données sur les matériaux en preuves sur les similitudes entre les compositions de matériaux, et combine ces preuves pour tirer des conclusions sur les propriétés des nouveaux matériaux.

En ce qui concerne leur nouvelle approche de cette question, le professeur Hieu-Chi Dam a déclaré : « Nous avons développé un système de développement de matériaux basé sur les données qui utilise la théorie des preuves pour collecter des preuves raisonnables de la composition de matériaux potentiels à partir de plusieurs sources de données, c’est-à-dire des indices. qui indiquent la possibilité de l’existence de compositions inconnues, et de proposer la composition de nouveaux matériaux sur la base de ces preuves. »

La base de leur méthode est la suivante : les éléments des alliages existants sont initialement remplacés par des équivalents chimiquement similaires. Les alliages nouvellement substitués sont considérés comme candidats. Ensuite, les preuves recueillies concernant la similitude entre la composition des matériaux sont utilisées pour tirer des conclusions sur ces candidats. Enfin, les alliages nouvellement substitués sont classés pour recommander un potentiel HEA.

Les chercheurs ont utilisé leur méthode pour recommander les HEA à base de Fe-Co, car ils ont des applications potentielles dans les dispositifs haute puissance de nouvelle génération. Parmi toutes les combinaisons possibles d’éléments, leur méthode recommandait un alliage composé de fer, de manganèse, de cobalt et de nickel (FeMnCoNi) comme HEA le plus probable. Sur la base de ces informations, les chercheurs ont réussi à synthétiser l’alliage Fe0.25Co0.25 Mn0.25Ni0.25, confirmant la validité de leur méthode.

La méthode nouvellement développée est une percée et ouvre la voie à la synthèse d’une grande variété de matériaux sans avoir besoin d’ensembles de données volumineux et cohérents sur les propriétés des matériaux, comme l’explique le professeur Dam : « Au lieu de fusionner de force les données de plusieurs ensembles de données, notre système considère rationnellement chaque ensemble de données comme source de preuves et combine les preuves pour tirer raisonnablement les conclusions finales pour recommander la HEA, où l’incertitude peut être évaluée quantitativement.

Tout en approfondissant la recherche sur les matériaux fonctionnels, les découvertes du professeur Dam et de son équipe sont également une contribution notable au domaine de la science informatique et de l’intelligence artificielle, car elles permettent la mesure quantitative de l’incertitude dans la prise de décision d’une manière basée sur les données.


Prédiction de la structure cristalline d’un alliage aléatoire multi-éléments


Plus d’information:
Minh-Quyet Ha et al, Système de recommandation basé sur des preuves pour les alliages à haute entropie, Science informatique de la nature (2021). DOI : 10.1038/s43588-021-00097-w

Fourni par Japan Advanced Institute of Science and Technology

Citation: Un nouveau système basé sur des preuves prédit une combinaison d’éléments formant un alliage à haute entropie (2021, 5 août) récupéré le 5 août 2021 à partir de https://techxplore.com/news/2021-08-evidence-based-element-combination-high-entropy -alliage.html

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