材料设计

产品简介

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。在材料设计中，机器学习通过对大量材料数据的学习和分析，建立材料成分、结构、制备工艺与性能之间的关系模型，从而实现对新材料的快速设计和优化。

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应用领域

材料缺陷预测
材料性能优化
新材料发现

材料缺陷预测

利用机器学习算法分析材料制备过程中的工艺参数、微观结构等数据，预测材料可能出现的缺陷，如裂纹、气孔等，并通过优化工艺参数来避免或减少缺陷的产生。例如，在金属增材制造过程中，通过对激光功率、扫描速度、粉末粒度等参数的分析，建立缺陷预测模型，从而调整工艺参数，提高增材制造零件的质量。
材料性能优化

基于机器学习建立的材料性能模型，可以对材料的成分和制备工艺进行优化。例如，在合金材料设计中，通过调整合金元素的含量和热处理工艺参数，利用机器学习模型预测不同组合下的材料力学性能，从而找到使材料强度、韧性等性能达到最佳平衡的成分和工艺方案。
新材料发现

通过对大量已知材料数据的学习，建立材料性能预测模型，然后利用该模型在庞大的材料空间中筛选具有潜在优异性能的新材料组合。例如，在寻找新型半导体材料时，机器学习模型可以根据材料的晶体结构、电子结构等特征预测其带隙等关键性能，从而快速筛选出可能具有应用价值的候选材料，大大减少了实验搜索的盲目性。