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Drs。钱晓宁、Raymundo Arróyave和Ibrahim Karaman一起站在走廊里
左起:Drs。钱晓宁、Raymundo Arróyave和Ibrahim Karaman已获得180万美元,用于探索多主元多功能合金。|图片:达米斯·帕特尔/德州农工工程公司

形状记忆合金已经应用了几十年,尤其是在生物医学行业。从喷气发动机排气喷嘴到火星探测器上的太阳能电池板,它们还被应用于许多先进技术和应用中。

不幸的是,目前的合金在其操作温度范围内存在很大的局限性,阻碍了其在变革性技术中的广泛应用,尤其是在高温下。这促使研究人员探索具有更复杂性能的合金,其成分中含有三到四种以上的元素。

为了开发具有更好性能的这种材料,美国国家科学基金会最近向25个项目提供了4000万美元的资助,作为设计材料革新和设计我们的未来(DMREF)计划的一部分。德克萨斯A&M大学材料科学与工程系教授Raymundo Arróyave博士领导的团队获得了180万美元,用于探索多主元多功能合金(MPEMFAs)。

“在这个项目中,我们正在研究具有改进性能的新型形状记忆合金,例如在高温下进行可逆转变的能力,而效率损失不大,”他说Arroyave。“我们正在努力将计算和实验材料科学与人工智能相结合,因此我们可以比传统方法更快地探索这一巨大的化学空间。”

该项目名为“人工智能引导的多主元多功能合金加速发现”,旨在发现具有超低滞后、应力和超弹性条件下稳定可逆形状变化的超高温马氏体相变等极端特性组合的MPEMFAs。

“多组分形状记忆合金提供了许多新的机遇,如可逆、超高温马氏体相变和尺寸稳定性;然而,在这个新项目中,我们必须解决高温下的许多潜在问题,”材料科学与工程系系主任Ibrahim Karaman博士说。“这很有挑战性,但我们希望能发现新的物理原理。”

为了应对这一挑战,研究人员提出开发一种新的闭环材料设计框架,该框架可以整合实验、计算材料科学模型和机器学习/人工智能(AI)方法,使用定制的接口连接实验、模型、现有数据,更重要的是,跨学科研究。

Arróyave说:“传统材料研究在本质上倾向于爱迪生式:人们尝试各种食谱,看看什么有效。”“在这里,我们利用人工智能的进步,试图以迭代的方式探索一个巨大的化学空间:我们进行了一些实验和模拟,将它们输入人工智能算法,然后算法会建议下一步尝试的食谱。”

“除了加快新的多功能合金发现这个闭环框架,我们也希望新合金设计的所需的数据可以帮助更好地理解物理原则多功能合金的特性,它可以帮助改进计算和physics-informed机器学习模型,”联合负责人钱晓宁博士说,他是德州农工大学电子与计算机工程系的副教授,他将专注于在这个项目上开发机器学习和优化方法。

该项目将利用最近建立的名为“能源材料数据激活发现与设计”的研究生证书,并对博士生进行培训,增强他们对一种重要材料的理解,从而实现多种技术

Karaman和Qian也是领导这个项目的团队成员。

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