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npj Comput. Mater.: 自動(dòng)DFT+機(jī)器學(xué)習(xí)模擬Ni3Al基合金的反相疇界能

反相疇界（APB）是平面缺陷，在強(qiáng)化鎳基高溫合金中起著關(guān)鍵作用，它們對(duì)合金成分的敏感性為合金設(shè)計(jì)提供了靈活的調(diào)整參數(shù)。

在此，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校Mark Asta、勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室Timofey Frolov等人報(bào)道了一個(gè)計(jì)算工作流程以提供足夠的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型，從而自動(dòng)研究成分對(duì)Ni₃Al基合金中（111）APB能（記為γ111）的影響。作者通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算工作流程來(lái)自動(dòng)化DFT計(jì)算，最終生成了豐富的數(shù)據(jù)（包括溶質(zhì)位點(diǎn)偏好、γ111及物理上有意義的特征），從而實(shí)現(xiàn)對(duì)APB能的化學(xué)貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)評(píng)估。

具體而言，對(duì)于每個(gè)三元物種，作者首先使用PyDII計(jì)算其亞晶格偏好，然后使用該預(yù)測(cè)來(lái)使用ATAT構(gòu)建模型超晶胞。接下來(lái)，基于VASP進(jìn)行DFT計(jì)算以獲得γ111。最后，使用在scikit-learn中實(shí)現(xiàn)的ML技術(shù)來(lái)分析數(shù)據(jù)中的相關(guān)性并為γ111構(gòu)建預(yù)測(cè)性ML模型。

圖1. γ111成分依賴性的代表性曲線

研究表明，PyDII預(yù)測(cè)Co和Cr是位置偏好變化最大的兩個(gè)物種。對(duì)于Co，可將其行為歸類為更偏好Ni亞晶格；對(duì)于Cr，PyDII預(yù)測(cè)對(duì)Al亞晶格的偏好非常強(qiáng)烈。DFT結(jié)果還表明，幾種元素表現(xiàn)出對(duì)γ111的非單調(diào)濃度依賴性，這可能對(duì)合金設(shè)計(jì)產(chǎn)生重要影響。在d區(qū)元素中，Ta可能是在高濃度下使γ111最大化的元素。

此外，用于分析γ111成分依賴性的隨機(jī)森林（RF）模型實(shí)現(xiàn)了0.033 J m^-2的五倍交叉驗(yàn)證誤差，R²?為 0.753。進(jìn)一步，作者通過(guò)預(yù)測(cè)商業(yè)高溫合金中的APB能證明了RF模型的可轉(zhuǎn)移性與普適性。總之，這項(xiàng)研究表明高通量計(jì)算和ML之間的協(xié)同作用為探索廣闊的合金成分空間提供了機(jī)會(huì)，并加快了合金應(yīng)用的發(fā)展進(jìn)程。

圖2. RF模型結(jié)果

Modeling antiphase boundary energies of Ni₃Al-based alloys using automated density functional theory and machine learning, npj Computational Materials 2022. DOI: 10.1038/s41524-022-00755-1

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