上海大学周国治院士团队于之刚副研究员JMI最新研究论文 | 基于多尺度计算和机器学习的多组元镁合金热导率预测

本文由上海大学周国治院士团队的于之刚副研究员等人撰写，研究了一种结合多尺度计算与机器学习的方法，用于预测多组元镁合金的热导率。随着电子设备向高性能和微型化发展，热管理成为关键问题，镁合金因其优异的物理性能成为研究焦点。研究通过收集1139组实验数据，利用CALPHAD方法和密度泛函理论计算，构建了多尺度特征空间，并采用机器学习模型进行热导率预测。结果显示，XGBoost模型在低组元体系中的预测误差仅为2.16%，为镁合金的热导率预测提供了高精度的方法。此外，研究还通过SHAP分析揭示了影响热导率的关键因素，为新型高热导率镁合金的设计提供了理论指导。