近日，我院任景莉教授团队在高熵合金相预测和相稳定的研究取得进展，相关成果以题为“Phase prediction and effect of intrinsic residual strain on phase stability in high-entropy alloys with machine learning”的论文发表在《Journal of Alloys and Compounds》上。常慧楠硕士生为第一作者，任景莉教授为通讯作者，郑州大学为第一作者单位。

文章研究了656种高熵合金中固溶体相的形成和稳定性。通过自组织映射算法证明了九个参数的独立性，并用两种特征重要性方法对它们进行排序，均得到均方根残余应变是最关键的参数。基于理论计算和平行坐标图技术，发现均方根残余应变可用于定量预测固溶体相的稳定性。此外，应用支持向量机、梯度提升决策树、多层感知器和逻辑回归算法预测固溶体相的形成，测试准确率分别为95.22%、94.78%、90.87%和89.57%。这项研究从残余应变的角度分析了固溶体相的稳定性，并表明支持向量机是预测高熵合金相形成的一种较好的算法。

该工作得到国家自然科学基金（No. 52071298）和中原领军人才（No. 214200510010）等项目资助。

引用格式：Huinan Chang, Yiwen Tao, Peter K. Liaw, and Jingli Ren. J. Alloys Compd. (2022)166149. Doi:10.1016/j.jallcom.2022.166149

全文链接：https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2022.166149