利用机器学习介导势能和实验数据构建与调谐 CALPHAD 模型：以 Pt-W 系统为例
材料科学
2025-08-05 v1 计算物理
摘要
本工作介绍了 PhaseForgePlus——一个计算高效、全开源的、用于物理信息化 CALPHAD 模型生成与参数拟合的工作流程。以 Pt-W 系统为例，我们展示了将机器学习介导势能集成到 Alloy Theoretic Automated Toolkit 中，可生成需仅轻微调整即可得到准确相图的物理依据的 Gibbs 能描述。通过在实验观察的背景下采用 Jansson 派生方法，这些调整可通过梯度信息化优化 procedures 高效且稳健地确定。
引用
@article{arxiv.2508.01028,
title = {Construction and Tuning of CALPHAD Models Using Machine-Learned Interatomic Potentials and Experimental Data: A Case Study of the Pt-W System},
author = {Courtney Kunselman and Siya Zhu and Doguhan Sariturk and Raymundo Arroyave},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.01028},
year = {2025}
}