4편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
기존 결정질-비정질 나노적층판(C/A NLs)은 정적인 복합재로, 성능이 층 두께와 상 분율에 의해 고정된다고 여겨져 왔다. 본 연구는 산소의 동적 분배를 통해 이 재료들을 화학적으로 적응하는 시스템으로 전환하는 새로운 패러다임을 제시한다. 침입형 산소를 현장(in-situ) 화학 조절자로 활용하여, 나노적층판이 변형 중 국부 화학 조성을 재구성하고, 미리 설정된 구조에서 자가 최적화 시스템으로 진화할 수 있음을 입증했다. FeCrNi-O/TiVNbHf-O 나노적층판에서 이 개념을 실현했으며, 변형이 비정질 층과 계면에서 결정질 …
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…
레이더 탐지 기술이 발전함에 따라, 적층 복합재료에서 광대역 전자기(EM) 흡수를 달성하는 것은 여전히 중요한 과제입니다. 이는 구조/조성 및 주파수 의존적 EM 응답 간의 복잡한 비선형 결합 때문이며, 전문 지식과 광범위한 시행착오가 요구됩니다. 본 논문은 기존 베이지안 최적화(BO)의 지역 최적점 한계를 극복하는 점진적 베이지안 최적화(PBO) 기반의 데이터 기반 머신러닝(ML) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 가변 플라이 구성의 EM 성능을 예측하는 모델을 반복적으로 훈련하며, 뛰어난 견고성과 일반화 능력을 보여줍니…
