【摘 要】
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数据驱动的材料设计模式已经广泛应用于材料科学研究中,以加速新材料从研发到应用的进程。机器学习技术能够挖掘数据中存在的潜在模式或规律,是数据驱动材料设计模式的研究关键和热点。其中,基于主动学习的策略已经成功指导了多种新材料的开发。首先,介绍了主动学习的研究思路、构成要素及每个环节常用的方法;其次,以航空发动机材料如高温合金、钛基合金、复合材料、热障涂层等为例,介绍了机器学习在其中的具体应用和取得的效果;最后,针对航空发动机材料的恶劣服役环境,展望了机器学习应用于航空发动机材料面临的挑战,并提出了可能的解决方
【机 构】
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西北工业大学凝固技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家重大科技专项(MJ-2018-G-48)。
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数据驱动的材料设计模式已经广泛应用于材料科学研究中,以加速新材料从研发到应用的进程。机器学习技术能够挖掘数据中存在的潜在模式或规律,是数据驱动材料设计模式的研究关键和热点。其中,基于主动学习的策略已经成功指导了多种新材料的开发。首先,介绍了主动学习的研究思路、构成要素及每个环节常用的方法;其次,以航空发动机材料如高温合金、钛基合金、复合材料、热障涂层等为例,介绍了机器学习在其中的具体应用和取得的效果;最后,针对航空发动机材料的恶劣服役环境,展望了机器学习应用于航空发动机材料面临的挑战,并提出了可能的解决方
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