机器学习辅助耐磨耐腐蚀高熵合金设计的现状与展望

谢芋江，漆俊杰，蒋文宇，文雄，温飞娟，黄本生（西南石油大学新能源与材料学院）

摘要：高熵合金（HEAs）具有高强度、高硬度、高耐磨性、高耐腐蚀性等优异的性能，广泛应用于石油工程和航空航天等领域。但是高熵合金的成分空间复杂，设计难度极大。以往高熵合金的设计主要依赖试错法和模拟计算法等，这些方法既耗时又浪费资源。近年来，机器学习（ML）作为研究高熵合金的强大工具逐渐崭露头角，通过训练模型和识别关键特征来推动研究。本文首先介绍了机器学习的基本原理，之后在广泛收集了机器学习辅助高熵合金设计的研究成果的基础上综述了机器学习在高熵合金设计中的最新应用，特别是相结构、耐磨性以及耐蚀性方面的研究。最后，强调了机器学习在高熵合金中面临的重大挑战和展望，为以后的持续发展提供了见解。

关键词：机器学习；高熵合金；相结构；耐磨性；耐蚀性