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Mining of lattice distortion, strength, and intrinsic ductility of refractory high entropy alloys

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 1814-1825页

作者： christopher tandoc Yong-Jie Hu Liang Qi Peter K.Liaw Department of Materials Science and Engineering Drexel UniversityPhiladelphiaPA 19104USA Department of Materials Science and Engineering University of MichiganAnn ArborMI 48109USA Department of Materials Science and Engineering University of TennesseeKnoxvilleTN 37996USA

Severe lattice distortion is a prominent feature of high-entropy alloys(HEAs)considered a reason for many of those alloys’properties.Nevertheless,accurate characterizations of lattice distortion are still scarce to only cover a tiny fraction of HEA’s giant composition space due to the expensive experimental or computational costs.Here we present a physics-informed statistical model to efficiently produce high-throughput lattice distortion predictions for refractory non-dilute/high-entropy alloys(RHEAs)in a 10-element composition space.The model offers improved accuracy over conventional methods for fast estimates of lattice distortion by making predictions based on physical properties of interatomic bonding rather than atomic size mismatch of pure elements.The modeling of lattice distortion also implements a predictive model for yield strengths of RHEAs validated by various sets of experimental data.Combining our previous model on intrinsic ductility,a data mining design framework is demonstrated for efficient exploration of strong and ductile single-phase RHEAs.

关键词： alloys ductility strength

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