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計(jì)算文獻(xiàn)導(dǎo)讀（十五）：npj Comput. Mater. | 通過(guò)混合模型指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的化學(xué)復(fù)合金屬玻璃的合理設(shè)計(jì)

來(lái)源：科學(xué)10分鐘時(shí)間：2022-01-11 21:27:05 瀏覽：2308次

研究背景

自20世紀(jì)60年代被發(fā)現(xiàn)以來(lái)，金屬玻璃(MGs)因其良好的結(jié)構(gòu)和功能特性，如超高的強(qiáng)度、良好的耐磨性、顯著的磁導(dǎo)率、優(yōu)異的耐腐蝕性和電化學(xué)催化能力等，引起了人們廣泛的研究興趣。但截至目前，具有特定GFA(玻璃成型能力)的MGs的設(shè)計(jì)，仍然具有挑戰(zhàn)性。如圖1a所示，這些MGs主要以過(guò)渡金屬為主，如Fe、Zr、Cu、Ni、Ti、Ag、Pd、Co等，少數(shù)以堿金屬和稀土金屬為主。

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，能夠通過(guò)建立直接的輸入-輸出關(guān)聯(lián)來(lái)解決多變量(或多維)復(fù)雜問(wèn)題，而無(wú)需專門的編程。原則上，在訓(xùn)練ML模型時(shí)，人們需要正數(shù)據(jù)和負(fù)數(shù)據(jù)盡可能具有代表性和多樣性，以避免建模偏差。目前，雖然分類型ML模型對(duì)快速篩選合金成分有幫助，但它們不能準(zhǔn)確地確定具有優(yōu)良GFAs的合金成分。

圖1 研究人員的模型-指導(dǎo)混合ML算法的發(fā)展原理圖

研究結(jié)果

近日，來(lái)自中國(guó)香港城市大學(xué)的楊勇等研究人員，成功地開發(fā)了一種混合機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型來(lái)改進(jìn)基于經(jīng)驗(yàn)、耗時(shí)且低效的規(guī)則，該模型基于一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)包含了自20世紀(jì)60年代以來(lái)報(bào)道的約5000種不同的金屬玻璃成分(塊裝或帶狀)。不同于以往依靠經(jīng)驗(yàn)參數(shù)來(lái)描述數(shù)據(jù)的工作，研究人員根據(jù)化學(xué)復(fù)合合金非晶化的最新理論模型，設(shè)計(jì)了建模指導(dǎo)的數(shù)據(jù)描述符，用于開發(fā)混合分類回歸ML算法。該混合ML模型得到了數(shù)值和實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證。

計(jì)算分析

研究人員的混合ML模型開發(fā)了三類描述符(總共8個(gè))(見(jiàn)圖1b等)，如下所述：

由原子大小派生的描述符；由局部化學(xué)親和勢(shì)得來(lái)的描述符；以及由熵導(dǎo)出的描述符。對(duì)于分類ML建模，研究人員考慮數(shù)據(jù)輸出的二進(jìn)制標(biāo)記。

首先，將報(bào)告中能夠形成MG帶或BMGs的合金成分標(biāo)簽為“1”，同時(shí)將其指定為典型MG成分，而其余合金成分標(biāo)簽為“0”，同時(shí)作為非典型MG成分。研究人員使用lnD而不是D(MG成分的GFA值)，作為回歸ML模型的數(shù)據(jù)輸出。

因此，研究人員的數(shù)據(jù)庫(kù)中有~5000 MG成分和~2000非-MG成分。為了排除對(duì)MG成分可能的建模偏差，研究人員應(yīng)用了合成少數(shù)過(guò)采樣技術(shù)(SMOTE)對(duì)非MG成分進(jìn)行了150%的過(guò)采樣。結(jié)果，這產(chǎn)生了另外3000個(gè)虛擬的非-MG組分，以保持典型MG和非MG組分之間的尺寸平衡。

之后，研究人員使用三種ML算法對(duì)分類ML模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，包括自適應(yīng)增強(qiáng)(adaptive boosting, AB)、支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)和k-近鄰 (KNN)(見(jiàn)圖1c等)。

接下來(lái)，研究人員開發(fā)了四類回歸ML模型，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量回歸(SVR)、高斯過(guò)程回歸(GPR)和隨機(jī)森林(RF)，如圖1d所示。在這四個(gè)類中，使用不同的算法構(gòu)建了11個(gè)不同的回歸ML模型，得到了6個(gè)基于ANN的模型、3個(gè)基于GPR的模型、1個(gè)基于SVR的模型和1個(gè)基于RF的模型。

為了驗(yàn)證ML模型，研究人員使用LMANN、RQGPR和ExpGPR ML模型計(jì)算了三個(gè)三元(或偽三元)合金體系，即Zr-Cu-Al、Zr-Co-Al和Zr-Cu-(Ag, Al)的GFAs，并將預(yù)測(cè)值與可用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較。從圖2a-c可以看出，RQGPR模型很好地捕捉了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的趨勢(shì)，包括沒(méi)有產(chǎn)生BMG的情況(圖2a, b)和幾乎產(chǎn)生BMG的邊緣情況(圖2b)。

圖2 RQGPR模型預(yù)測(cè)的GFAs與三元或準(zhǔn)三元合金預(yù)測(cè)的GFAs比較

根據(jù)分類ML模型的預(yù)測(cè)，研究人員發(fā)現(xiàn)了12種MG成分。為了比較，研究人員開發(fā)了23種合金成分，包括12種MG成分以及11種未通過(guò)ML建模分類的非MG成分。

接下來(lái)，用RQGPR模型對(duì)這12種非晶形成合金的GFAs進(jìn)行l(wèi)nD預(yù)測(cè)，如圖3a所示。如圖3b所示，實(shí)驗(yàn)結(jié)果清楚地表明，預(yù)測(cè)的12種非晶形成合金可以形成塊狀或帶狀(或兩者都存在)玻璃，而預(yù)測(cè)的11種不良非晶形成合金或非MGs合金則無(wú)法形成。

圖3 化學(xué)復(fù)合金屬玻璃的ML指導(dǎo)設(shè)計(jì)

T_g/T_l比值，也稱為還原玻璃化轉(zhuǎn)變溫度，T_rg’與MGs的GFA成正比。由圖4可見(jiàn)，T_g~0.63T_l有一個(gè)明顯的趨勢(shì)，在±0.05 T_l的范圍內(nèi)，研究人員的高熵MG條帶由于其相對(duì)較高的T_l或較低的T_g/T_l比值，明顯偏離了這個(gè)趨勢(shì)。

圖4 各種MGs的玻璃化轉(zhuǎn)變溫度與液相線溫度的關(guān)系的總結(jié)

圖5 Zr₂₅Hf₂₅Al₂₅Co₂₅玻璃帶與Zr₅₄Ni₁₆Cu₁₄Ti₁₀Al₆ BMG的結(jié)構(gòu)差異

圖5a比較了Zr₅₄Ni₁₆Cu₁₄Ti₁₀Al₆ BMG和Zr₂₅Hf₂₅Al₂₅Co₂₅玻璃帶在雷達(dá)圖中的描述值。顯然，它們的關(guān)鍵區(qū)別在于玻璃帶在擁有更高的描述符值。在理論上，這兩個(gè)描述符量化了晶體結(jié)構(gòu)對(duì)原子尺寸不匹配的容忍度。因此，這兩個(gè)描述符越大，晶體結(jié)構(gòu)對(duì)非晶化的容忍度(或穩(wěn)定性)就越大。

文獻(xiàn)鏈接

https://www.nature.com/articles/s41524-021-00607-4

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