Npj Comput. Mater.: 前沿机器学习：更新传统氧化机理，加速新型涡轮材料开发

本文探讨了在现代涡轮系统中，开发具备优异抗氧化性能的新型金属材料的重要性。传统MCrAlY合金在高温环境下的性能已无法满足需求，因此研究团队提出了一种结合机器学习与热力学理论的创新框架，用于预测Ni-Co-Cr-Al-Fe高熵合金的氧化行为。该框架成功筛选出性能优于传统材料的新型合金，并揭示了高熵合金在氧化过程中的关键机制，如多相均衡和纳米晶粒结构的作用。研究为下一代高温结构材料的设计提供了新思路。