钛铝合金 | Review of Materials Research

本文研究了Ti47Al47Zr6合金的液态性质及其组织演化，采用了深度神经网络（DNN）和电磁悬浮技术（EML）的主动学习方法。研究背景在于钛铝合金的液态性质对金属材料加工的原子级尺度行为和制造工艺优化具有重要意义。研究目的是通过DNN势预测液态合金的密度、表面张力、粘度和自扩散系数，并与EML实验值进行对比。结果表明，DNN预测的表面张力与实验值的偏差小于2%。此外，通过Voronoi多面体分析发现，随着温度降低，以铝为中心的较高配位数团簇比例异常减少，这归因于这些团簇倾向于形成类二十面体几何结构。研究结论揭示了液态合金中类二十面体几何结构比例的增加，为钛铝合金的加工和优化提供了科学依据。