基于机器学习设计和制备高熵氮化物陶瓷

作     者：刘娟 田传进 汪长安 LIU Juan;TIAN Chuanjin;WANG Chang′an

作者机构：景德镇陶瓷大学材料科学与工程学院江西景德镇333403 清华大学材料学院新型陶瓷与精细工艺国家重点实验室北京100084 

出 版 物：《硅酸盐学报》 (Journal of The Chinese Ceramic Society)

年 卷 期：2023年第51卷第12期

页      面：3095-3101页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(52173257)。 

主　　题：高熵陶瓷 氮化物陶瓷 机器学习 材料设计 模型预测 

摘      要：高熵陶瓷作为一种新兴的陶瓷材料自问世起就成为陶瓷领域的研究热点,然而,其巨大的成分设计空间也为基于实验和“试错法的组分设计带来了挑战。近年来,通过机器学习与实验探索相结合的方式为这一问题的解决带来新方法。基于此,本研究建立了4个机器学习模型,通过训练评估选出性能最好的梯度提升决策树模型(R~2=0.92)并用于预测,然后通过实验成功合成了单相的(Ti_(0.2)V_(0.2)Zr_(0.2)Nb_(0.2)Hf_(0.2))N高熵氮化物陶瓷,验证了模型的准确性,为高熵氮化物陶瓷的设计提供了新思路,加快了新体系的发现。