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瑞典皇家理工學院聯合研究使用了一種結合機器學習、密度泛函理論、實驗和熱力學計算的迭代方案，從數百萬候選合金中找到了兩種新的高熵因瓦合金。因瓦合金具有極低的熱膨脹性，應用廣泛。該研究發表在《科學》雜志上。

高熵合金是多種主要元素的固溶體，能夠達到稀釋材料無法達到的成分和性能狀態。由于熱力學合金設計規則在高維組成空間中往往失效，因此發現此類合金常依賴于偶然發現。該研究提出了一種主動學習策略，以基于非常稀少的數據，在幾乎無限的成分空間中加速高熵因瓦合金的設計。從數百萬可能的組合中加工和表征17種新合金后，在300開爾文確定了兩種熱膨脹系數極低的高熵因瓦合金。該研究認為，這是一種快速、自動發現高熵合金的有效途徑。

注：本文摘自國外相關研究報道，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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關鍵詞： 因瓦合金 機器學習 投資決策

責任編輯：Rex_08