고속 실험 및 기계 학습을 통한 Ni 기반 초합금의 상 예측

다성분 합금의 상 침전, 특히 Ni 기반 초합금의 상 침전 예측은 어려운 작업입니다. 본 연구에서는 고속 실험과 기계 학습 알고리즘을 통합하여 Ni 기반 초합금에서 조성과 유해 상의 관계를 확립할 수 있는 신뢰할 수 있고 효율적인 방법을 소개했습니다. 조성 및 상 정보에 대한 8371 세트의 데이터가 신속하게 수집되었고, 기계 학습을 통해 분석되어 높은 신뢰도의 상 예측 모델을 구축했습니다. 전통적인 방법과 비교할 때, 제안된 접근법은 실험 데이터를 수집하고 분석하는 데 있어 놀라운 장점을 가지고 있으며, 이는 다른 다성분 합금에 대해서도 적용될 수 있습니다. 영향 진술 고속 실험과 기계 학습 알고리즘을 통합함으로써 새로운 Ni 기반 초합금, 그리고 기타 다성분 합금의 설계를 촉진할 수 있기를 기대합니다.