Un nuevo método para descubrir materiales usando análisis de datos y microscopía electrónica ha encontrado una nueva clase de aleaciones extremadamente duras. Tales materiales podrían resistir el impacto severo de los proyectiles, proporcionando así una mejor protección de los soldados en combate. Investigadores de la Universidad de Lehigh describen el métodoy hallazgos en un artículo, "Informática de materiales para el cribado de elementos multi-principales y aleaciones de alta entropía", que aparece hoy en Comunicaciones de la naturaleza .
"Utilizamos la informática de materiales - la aplicación de los métodos de la ciencia de datos a los problemas de materiales - para predecir una clase de materiales que tienen propiedades mecánicas superiores", dijo el autor principal Jeffrey M. Rickman, profesor de ciencia e ingeniería de materiales yFísica y Clase del '61 Profesor en la Universidad de Lehigh.
Los investigadores también utilizaron herramientas experimentales, como la microscopía electrónica, para conocer los mecanismos físicos que condujeron al comportamiento observado en la clase de materiales conocidos como aleaciones de alta entropía HEA. Las aleaciones de alta entropía contienen muchos elementos diferentes que, cuando se combinan, pueden dar como resultado sistemas con propiedades térmicas y mecánicas beneficiosas y, a veces, inesperadas. Por esa razón, actualmente son objeto de una intensa investigación.
"Pensamos que las técnicas que hemos desarrollado serían útiles para identificar HEA prometedores", dijo Rickman. "Sin embargo, encontramos aleaciones que tenían valores de dureza que excedían nuestras expectativas iniciales. Sus valores de dureza son un factor de 2 mejorque otras aleaciones más típicas de alta entropía y otras aleaciones binarias relativamente duras ".
Los siete autores son de la Universidad de Lehigh, incluyendo a Rickman; Helen M. Chan, profesora de ciencia e ingeniería de materiales de zinc en Nueva Jersey; Martin P. Harmer, profesor de ciencia e ingeniería de materiales de la Fundación Alcoa; Joshua Smeltzer, estudiante graduado en ciencia de materialese ingeniería; Christopher Marvel, investigador asociado postdoctoral en ciencia e ingeniería de materiales; Ankit Roy, estudiante graduado en ingeniería mecánica y mecánica; y Ganesh Balasubramanian, profesor asistente de ingeniería mecánica y mecánica.
Aumento de aleaciones de alta entropía y análisis de datos
El campo de aleaciones de alta entropía, o elemento multiconductor principal, ha experimentado recientemente un crecimiento exponencial. Estos sistemas representan un cambio de paradigma en el desarrollo de aleaciones, ya que algunos exhiben nuevas estructuras y propiedades mecánicas superiores, así como una resistencia a la oxidación y magnética mejoradaspropiedades, en relación con las aleaciones convencionales. Sin embargo, identificar HEA prometedores ha presentado un desafío desalentador, dada la vasta paleta de posibles elementos y combinaciones que podrían existir.
Los investigadores han buscado una forma de identificar las combinaciones de elementos y composiciones que conducen a aleaciones de alta resistencia y alta dureza y otras cualidades deseables, que son un subconjunto relativamente pequeño de la gran cantidad de HSA potenciales que podrían crearse.
En los últimos años, la informática de materiales, la aplicación de la ciencia de datos a problemas en la ciencia e ingeniería de materiales, se ha convertido en una herramienta poderosa para el descubrimiento y diseño de materiales. El campo relativamente nuevo ya está teniendo un impacto significativo en la interpretación de datos parauna variedad de sistemas de materiales, incluidos los utilizados en termoeléctricos, ferroeléctricos, ánodos y cátodos de baterías, materiales de almacenamiento de hidrógeno y dieléctricos de polímeros.
"La creación de grandes conjuntos de datos en la ciencia de los materiales, en particular, está transformando la forma en que se realiza la investigación en el campo al proporcionar oportunidades para identificar relaciones complejas y extraer información que permitirá nuevos descubrimientos y catalizar el diseño de materiales", dijo Rickman.Las herramientas de la ciencia de datos, que incluyen estadísticas multivariadas, aprendizaje automático, reducción dimensional y visualización de datos, ya han llevado a la identificación de relaciones estructura-propiedad-procesamiento, detección de aleaciones prometedoras y correlación de microestructura con parámetros de procesamiento.
La investigación de la Universidad de Lehigh contribuye al campo de la informática de materiales al demostrar que este conjunto de herramientas es extremadamente útil para identificar materiales prometedores entre una miríada de posibilidades ". Estas herramientas pueden usarse en una variedad de contextos para reducir grandes espacios de parámetros experimentales para acelerarla búsqueda de nuevos materiales ", dijo Rickman.
Nuevo método combina herramientas complementarias
los investigadores de la Universidad de Lehigh combinaron dos herramientas complementarias para emplear una estrategia de aprendizaje supervisado para el cribado eficiente de aleaciones de alta entropía e identificar HEA prometedores: 1 un análisis de correlación canónica y 2 un algoritmo genético con una correlación canónicafunción de fitness inspirada en el análisis.
Implementaron este procedimiento usando una base de datos para la cual existe información de propiedades mecánicas y destacando nuevas aleaciones con altas durezas. La metodología fue validada comparando las durezas predichas con las aleaciones fabricadas en un laboratorio usando fusión por arco, identificando aleaciones con durezas medidas muy altas.
"Los métodos empleados aquí implicaron una combinación novedosa de métodos existentes adaptados al problema de la aleación de alta entropía", dijo Rickman. "Además, estos métodos pueden generalizarse para descubrir, por ejemplo, aleaciones que tengan otras propiedades deseables. Creemosque nuestro enfoque, que se basa en la ciencia de datos y la caracterización experimental, tiene el potencial de cambiar la forma en que los investigadores descubren tales sistemas en el futuro ".
La investigación fue financiada por la Oficina de Investigación Naval con el apoyo de la Iniciativa Nano / Human Interface de la Universidad de Lehigh.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad de Lehigh . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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