顶刊《Materials Today》最新成果：机器学习+增材制造

主要观点总结

本文介绍了一种增材制造冶金指导的机器学习合金设计框架，旨在开发高性能AM专用合金。通过融合高通量热力学模拟与ML替代模型，能够预测AM关键性能指标，包括凝固温度区间、晶粒生长限制因子、热裂纹敏感性及碳化物析出速率等，并通过多目标优化与决策分析对合金设计进行整体优化。研究团队制备了新成分的预合金化粉末，并采用多种激光定向能量沉积策略进行打印，验证了该框架的有效性。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景介绍

介绍了AM材料的痛点、AM冶金的复杂性以及数据驱动的机会。

关键观点2: 研究团队提出的合金设计框架

融合了高通量热力学模拟与机器学习替代模型，预测AM关键性能指标，包括凝固温度区间、晶粒生长限制因子等。

关键观点3: 多目标优化与决策分析

通过多目标优化和决策算法，设计出具备最佳AM性能的合金。

关键观点4: 实验验证

制备了新成分的预合金化粉末，并采用多种激光定向能量沉积策略进行打印，验证了合金设计的有效性。

关键观点5: 合金性能评估

通过计算和实验对新型合金的性能进行了评估，显示出良好的综合性能。

关键观点6: 机理分析

对新型合金的可调控力学性能的机理进行了深入分析，揭示了打印策略对纳微尺度相形成和碳化物析出的影响。

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