경량 난삭 고엔트로피 합금(LRHEA)은 낮은 밀도, 뛰어난 강도, 탁월한 고온 안정성을 겸비하여 항공우주 및 첨단 산업 분야에서 유망한 구조 재료로 주목받고 있습니다. 그러나 LRHEA 설계는 방대한 조성 공간, 복잡한 다목적 성능 절충, 그리고 기존의 시행착오적 실험 방식의 비효율성으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.
최근 머신러닝(ML)은 고차원 데이터 분석과 조성-가공-미세구조-특성 간의 숨겨진 상관관계 규명 능력을 바탕으로 LRHEA 설계 분야에서 혁신적인 도구로 부상했습니다. 본 총설은 경험적 매개변수, 상평형도 계산, …
본 연구는 기계 학습 기반의 특성 중요도 분석을 활용하여 BCC 고엔트로피 합금(HEA)의 항복 강도를 결정하는 핵심 재료 매개변수와 원소 효과를 체계적으로 규명했습니다. 이를 통해 전단 탄성 계수 불일치와 몰리브데넘(Mo) 원소가 항복 강도에 가장 크게 기여함을 확인했습니다.
티타늄(Ti)과 몰리브데넘(Mo) 함량 비율을 조절하여, 주조 상태의 단일 상 BCC 난삭성 HEA를 성공적으로 개발했습니다. 이 합금은 1169.3 MPa의 항복 강도와 18.8%의 연신율을 나타냈습니다.
이러한 우수한 기계적 특성은 다중 슬립 시스템의…
