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Combining thermodynamics with tensor completion techniques to enable multicomponent microstructure prediction

npj Computational Materials 2020年第1期6卷 1643-1653页

作者： Yuri Amorim Coutinho Nico Vervliet lieven de lathauwer Nele Moelans department of Materials Engineering(MTM) KU LeuvenB-3001 LeuvenBelgium department of Electrical Engineering(ESAT) KU LeuvenB-3001 LeuvenBelgium Group Science Engineering and TechnologyKU Leuven KulakB-8500 KortrijkBelgium

Multicomponent alloys show intricate microstructure evolution,providing materials engineers with a nearly inexhaustible variety of solutions to enhance material *** microstructure evolution simulations are indispensable to exploit these *** simulations,however,require the handling of high-dimensional and prohibitively large data sets of thermodynamic quantities,of which the size grows exponentially with the number of elements in the alloy,making it virtually impossible to handle the effects of four or more *** this paper,we introduce the use of tensor completion for highdimensional data sets in materials science as a general and elegant solution to this *** show that we can obtain an accurate representation of the composition dependence of high-dimensional thermodynamic quantities,and that the decomposed tensor representation can be evaluated very efficiently in microstructure *** realization enables true multicomponent thermodynamic and microstructure modeling for alloy design.

关键词： microstructure alloy enable

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