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题名低电阻率三元金合金材料的逆向设计
被引量:1
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作者
王向东
徐鹏程
卢天
刘秀娟
陆文聪
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机构
上海大学材料基因组工程研究院
上海大学理学院
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出处
《中国材料进展》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期251-256,共6页
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基金
国家重点研究发展计划项目(2016YFB0700504)
上海市国际科技合作基金项目(18520723500)。
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文摘
金及其合金特别是三元金合金在电接触材料领域得到了广泛的应用。由于三元金合金组分和配比的复杂性,如何高效地设计具有低电阻率的三元金合金电接触材料仍然是一个挑战。提出了一种低电阻率三元金合金材料的逆向设计方法,该方法将机器学习的定性分类方法(模式识别最佳投影)与定量预测方法(XGBoost)相结合,设计出比已有三元金合金材料电阻率更低的新材料。采用最大相关最小冗余(mRMR)结合XGBoost算法筛选出建模的特征变量;利用模式识别逆投影方法设计了3个低电阻率三元金合金候选样本,即AuZr_(1.95)Cu_(0.52)、AuZr_(1.12)Cu_(4)和AuSc_(1.86)Cu_(2.75),并通过XGBoost模型估算了候选样本的电阻率。结果表明,根据模式识别逆投影方法设计的样本具有较低的电阻率,其电阻率负对数(-lgρ)预报值分别为6.718,6.707和6.701,均超过了原始数据集-lgρ的最大值6.68。该研究方法作为材料逆向设计的参考方法,有助于实验数据的统计规律挖掘,可以加快新材料设计。
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关键词
模式识别
最佳投影识别
三元金合金材料
电阻率
机器学习
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Keywords
pattern recognition
optimal projection recognition
ternary gold alloy materials
resistivity
machine learning
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分类号
TG146.31
[金属学及工艺—金属材料]
TG132.21
[一般工业技术—材料科学与工程]
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