उच्च-थ्रूपुट गणनाएँ उच्च-entropy मिश्र धातुओं के लिए: एक संक्षिप्त समीक्षा

उच्च-entropy मिश्र धातुएँ (HEAs) उनके नवीन डिज़ाइन सिद्धांतों और उत्कृष्ट गुणों के लिए नए दरवाजे खोलती हैं। विशाल संघटनात्मक और सूक्ष्म संरचनात्मक स्थानों का अधिक कुशलता से अन्वेषण करने के लिए, उच्च-थ्रूपुट गणना तकनीकों का प्रस्ताव किया गया है, जो पारंपरिक प्रयोगों के समय-समाप्ति और श्रमशक्ति की बाधाओं को पार करती हैं। यहाँ हम चार विभिन्न गणना विधियों को प्रस्तुत करते हैं और चर्चा करते हैं जिन्हें आमतौर पर नवीन HEA संघ compositions के विकास को तेज करने के लिए लागू किया जाता है, अर्थात्, अनुभवात्मक मॉडल, पहले-प्रवृत्ति गणनाएँ, चरण आरेखों की गणना (CALPHAD), और मशीन लर्निंग। अनुभवात्मक मॉडल और मशीन लर्निंग दोनों सारांश और विश्लेषण पर आधारित हैं, जबकि बाद वाला कई एल्गोरिदम के उपयोग के लिए अधिक विश्वसनीय है। पहले-प्रवृत्ति गणनाएँ क्वांटम यांत्रिकी और कई ओपन-सोर्स डेटाबेस पर आधारित हैं, और यह CALPHAD और मशीन लर्निंग के थर्मोडायनामिक विश्लेषण के लिए अधिक बारीक परमाणु जानकारी भी प्रदान कर सकती हैं। हम इन तकनीकों के लाभ, हानि, और अनुप्रयोग क्षेत्र को स्पष्ट करते हैं, और इन्हें एक-दूसरे के साथ तुलना करते हैं ताकि विशेष HEA अध्ययनों के लिए उपयुक्त तरीकों की पहचान करने के लिए कुछ मार्गदर्शन प्रदान किया जा सके।