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Machine learning-driven synthesis of TiZrNbHfTaC_(5) high-entropy carbide

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 2293-2303页

作者： Alexander Ya.Pak Vadim Sotskov Arina A.Gumovskaya Yuliya Z.Vassilyeva Zhanar S.Bolatova yulia a.kvashnina Gennady Ya.Mamontov Alexander V.Shapeev Alexander G.Kvashnin National Research Tomsk Polytechnic University 30 Lenin AvenueTomsk 634050Russia Skolkovo Institute of Science and Technology Skolkovo Innovation CenterBolshoi Blv.30Building 1Moscow 121205Russia Pirogov Russian National Research Medical University 1 Ostrovityanova St.Moscow 117997Russia

Synthesis of high-entropy carbides(HEC)requires high temperatures that can be provided by electric arc plasma ***,the formation temperature of a single-phase sample remains ***,under some temperatures multi-phase structures can *** this work,we developed an approach for a controllable synthesis of HEC TiZrNbHfTaC_(5) based on theoretical and experimental *** used Canonical Monte Carlo(CMC)simulations with the machine learning interatomic potentials to determine the temperature conditions for the formation of single-phase and multi-phase *** full agreement with the theory,the single-phase sample,produced with electric arc discharge,was observed at 2000 *** 1200 K,the sample decomposed into(Ti-Nb-Ta)C,and a mixture of(Zr-Hf-Ta)C,(Zr-Nb-Hf)C,(Zr-Nb)C,and(Zr-Ta)*** results demonstrate the conditions for the formation of HEC and we anticipate that our approach can pave the way towards targeted synthesis of multicomponent materials.

关键词： carbide materials

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