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基於高通量實驗的金屬固溶體體積效應機器學習建模

  • 作者：周元勛|責編:高小田
  • 出版社：西南財大
  • ISBN：9787550473560
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：204
人民幣：RMB 79.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以數據驅動為核心指導思想，聚焦金屬固溶體體積效應的建模難題，開展了系統性研究。本書針對二元置換式金屬固溶體，圍繞Vegard定律因子及體積尺寸因子的組元依賴關係，構建了多種機器學習模型，深入探討了數據分佈特點對模型性能的影響，並揭示了模型與體積效應物理機制的內在聯繫；針對三元及以上多元金屬固溶體，利用序列沉積法製備組合材料晶元，結合高通量表徵技術快速積累實驗數據，建立了可靠的體積成分依賴關係模型，並通過貝葉斯推斷量化了模型的不確定性。
    全書共分為6章，從緒論、實驗方法與計算設置，到二元體系機器學習建模、多元體系高通量實驗建模，再到結論與展望，層層遞進、邏輯清晰。通過理論分析、實驗驗證與計算模擬的有機結合，本書為金屬固溶體體積效應的精準描述提供了新的方法與思路，也為先進合金材料的高效設計提供了重要參考。希望本書能為材料基因工程及相關領域的研究人員提供有益的借鑒。
作者介紹
周元勛|責編:高小田
    周元勛     上海交通大學材料科學與工程專業博士，師從汪洪教授。研究方向為材料基因工程、材料信息學、高通量實驗。現為貴州商學院大數據與智能工程學院專任教師，副教授。
目錄
1 緒論
  1.1 引言
  1.2 金屬固溶體體積效應的研究現狀和存在的問題
    1.2.1 二元置換式金屬固溶體體積效應的研究現狀和存在的問題
    1.2.2 金屬固溶體(組元數>2)體積效應的研究現狀和存在的問題
  1.3 高通量實驗
    1.3.1 高通量製備技術
    1.3.2 高通量成分和結構表徵技術
  1.4 數據分析方法
    1.4.1 監督型機器學習工作流程
    1.4.2 機器學習方法
    1.4.3 機器學習模型的留出驗證法
    1.4.4 模型的不確定性與貝葉斯推斷
  1.5 研究目標及研究內容
    1.5.1 研究目標
    1.5.2 研究內容
2 實驗方法和DFT計算設置
  2.1 組合材料晶元的製備和表徵
    2.1.1 組合材料晶元的製備
    2.1.2 組合材料晶元的表徵
  2.2 塊材樣品的製備和表徵
  2.3 DFT計算設置
3 Vegard定律因子和體積尺寸因子組元依賴關係的典型機器學習模型預測
  3.1 引言
  3.2 初始數據集的準備和特徵/模型選擇工作框架的構建
    3.2.1 初始數據集準備
    3.2.2 模型/特徵選擇工作框架的構建
  3.3 結果與討論
    3.3.1 典型機器學習模型的預測
    3.3.2 體系異常值對機器學習模型性能的影響
    3.3.3 訓練集數據量對模型KRR (LAP)性能的影響
    3.3.4 體系溶劑/溶質組成元素對模型P-SBS-KRR (LAP)性能的影響
  3.4 本章小結
4 Vegard定律因子和體積尺寸因子組元依賴關係的符號回歸模型預測
  4.1 引言
  4.2 符號回歸模型
    4.2.1 符號回歸模型的訓練和測試
    4.2.2 異常值和訓練數據量對符號回歸的影響
    4.2.3 符號回歸模型分析
  4.3 鐵基固溶體Vegard定律因子和體積尺寸因子的DFT計算方法和機器學習模型預測
    4.3.1 DFT計算的溫度效應
    4.3.2 機器學習模型與DFT計算預測鐵基固溶體的Vegard定律因子和體積尺寸因子
  4.4 機器學習模型與二元置換式金屬固溶體偏離Vegard定律的物理機制的聯繫
  4.5 本章小結
5 基於組合材料晶元快速建立金屬固溶體(組元數>2)體積的成分依賴關係模型
  5.1 引言
  5.2 序列沉積法與傳統塊材法的比較
  5.3 基於組合材料晶元快速估計體積模型的通用建模工作框架
  5.4 結果與討論
    5.4.1 Ni-Fe-Co/Cu/Cr及Ni-Fe-Co-Cr組合材料晶元及塊材樣品的表徵結果

    5.4.2 Ni-Fe-Co/Cu/Cr及Ni-Fe-Co-Cr組合材料晶元的固溶相分佈
    5.4.3 Ni-Fe-Co/Cu/Cr及Ni-Fe-Co-Cr體系Ωg的構建
    5.4.4 ΩCMC-S及ΩBI的訓練和驗證
    5.4.5 ΩBI與三個通用理論模型的對照驗證和討論
  5.5 本章小結
6 結論與展望
  6.1 主要結論
  6.2 展望
參考文獻
附錄

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