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Predicting elastic properties of hard-coating alloys using ab-initio and machine learning methods

npj Computational Materials 2022年第1期8卷 139-148页

作者： H.Levämäki F.Tasnádi D.G.Sangiovanni L.J.S.Johnson R.Armiento i.A.Abrikosov Department of Physics Chemistry and BiologyLinköping UniversitySE-58183LinköpingSweden Sandvik Coromant S-12680StockholmSweden Materials Modeling and Development Laboratory National University of Science and Technology‘MISIS’119049MoscowRussia

Accelerated design of hard-coating materials requires state-of-the-art computational tools,which include data-driven techniques,building databases,and training machine learning *** develop a heavily automated high-throughput workflow to build a database of industrially relevant hard-coating materials,such as binary and ternary *** use the high-throughput toolkit to automate the density functional theory calculation *** present results,including elastic constants that are a key parameter determining mechanical properties of hard-coatings,for X_(1−x)Y_(x)N ternary nitrides,where X,Y∈{Al,Ti,Zr,Hf}and fraction x=0,1/4,1/2,3/4,*** also explore ways for machine learning to support and complement the designed *** find that the crystal graph convolutional neural network trained on ordered lattices has sufficient accuracy for the disordered nitrides,suggesting that existing databases provide important data for predicting mechanical properties of qualitatively different types of materials,in our case disordered hard-coating alloys.

关键词： coating alloys ternary

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