Cantor 合金相形成能力与模拟精度的高通量验证
材料科学
2025-11-25 v1 机器学习
摘要
高通量方法使在复杂系统（如高熵合金）中加速发现新型材料成为可能，这些材料在广阔的成分空间中表现出复杂的相稳定性。计算方法包括密度泛函理论（DFT）和相图计算（CALPHAD），有助于筛选成分和温度作为函数的相形成能力。然而，在高通量研究中将计算预测与实验验证相结合仍然具有挑战性。在本工作中，我们引入了一种定量置信度指标，用于评估预测与实验观测之间的一致性，为基于 DFT 或 CALPHAD 输入训练的机器学习模型在解释实验证据方面的置信度提供定量度量。实验数据集是通过对成分变化的 FeNiMnCr 合金库进行高通量原位同步辐射 X 射线衍射获得的，加热温度从室温到约 1000°C。使用温度无关的相分类或包含温度依赖相形成概率的模型来评估观测相与预测相之间的一致性。这种集成方法展示了计算与实验之间强一致性的区域，同时也识别了关键差异，特别是在 Mn 含量丰富区域的 FCC/BCC 预测，以指导未来模型的改进。
引用
@article{arxiv.2511.19335,
title = {High-throughput validation of phase formability and simulation accuracy of Cantor alloys},
author = {Changjun Cheng and Daniel Persaud and Kangming Li and Michael J. Moorehead and Natalie Page and Christian Lavoie and Beatriz Diaz Moreno and Adrien Couet and Samuel E Lofland and Jason Hattrick-Simpers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.19335},
year = {2025}
}