Npj Comput. Mater.: 双相难熔高熵合金设计：AI驱动

难熔高熵合金（RHEAs）因其在高温环境下的高强度而备受关注，但普遍存在延展性不足的问题。为了解决这一强度-延展性权衡问题，研究人员尝试引入面心立方（FCC）结构作为第二相，开发兼具高强度和良好延展性的新型双相RHEAs。北京科技大学周香林教授团队联合中科院宁波材料所张咪娜副研究员团队，基于CALPHAD相图计算和机器学习建模，提出了一套AI驱动的合金设计策略。通过两轮二分类任务，团队成功训练出两个神经网络模型，准确率分别达到89.52%和89.83%，并预测出51种具有BCC/FCC双相结构的新合金。实验验证表明，电弧熔炼制备的合金表现出精细的树枝状组织，证实了模型的预测能力。这一研究为打破RHEA的强度与延展性瓶颈提供了新的材料设计思路。