关于这个研究课题
现如今元素合金(MPEA),包括熵合金(头脑),是一种新的材料和有前途的属性和许多潜在的应用。例如,实验和理论研究表明,他具有较高的屈服强度和硬度升高的温度和展览优秀的腐蚀、磨损和辐射抗性。因此,MPEA和头脑非常适合使用应用程序在极端环境如高温、氧化环境和辐射。由于大量的可能的组合部件和成分,实验研究是有限的。为了提高知识这个新类材料,实验需要支持的理论方法,包括各种多尺度建模技术和机器学习方法。
本文收集的目标是发表研究论文集中在不同的计算方法和建模技术,目的是提高知识的属性MPEA头脑和设计新材料,尤其是在严酷的环境下应用。这将是通过各种建模技术的应用从第一原理分子动力学,蒙特卡罗模拟和中尺度的方法。由于大量的数据需要理解MPEA和头脑,理论技术需要授权使用数据驱动和机器学习。
本文收集寻求研究论文在现如今的属性的造型元素合金(MPEA),包括熵合金(头脑)和计算方法和建模技术的发展,需要预测的属性,小说的材料。话题可能包括但不限于:
1。多尺度材料MPEAs造型。
2。机器学习方法在MPEAs property-structure-process关系的预测。
3所示。造型MPEAs和他的相稳定性和特性,包括机械、电磁振动,点缺陷属性。
4所示。合金成分搜索方法针对性MPEA属性在极端环境中。
5。计算数据库MPEAs
本文收集的目标是发表研究论文集中在不同的计算方法和建模技术,目的是提高知识的属性MPEA头脑和设计新材料,尤其是在严酷的环境下应用。这将是通过各种建模技术的应用从第一原理分子动力学,蒙特卡罗模拟和中尺度的方法。由于大量的数据需要理解MPEA和头脑,理论技术需要授权使用数据驱动和机器学习。
本文收集寻求研究论文在现如今的属性的造型元素合金(MPEA),包括熵合金(头脑)和计算方法和建模技术的发展,需要预测的属性,小说的材料。话题可能包括但不限于:
1。多尺度材料MPEAs造型。
2。机器学习方法在MPEAs property-structure-process关系的预测。
3所示。造型MPEAs和他的相稳定性和特性,包括机械、电磁振动,点缺陷属性。
4所示。合金成分搜索方法针对性MPEA属性在极端环境中。
5。计算数据库MPEAs
关键字:合金、机器学习、高通量计算物理,材料多尺度建模、力学性能
重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。
