데이터 과학 활용 고온 Nb-Si 합금 최적화
고온 Nb-Si 기반 합금은 가공성을 위한 상온 파괴 인성(>18 MPa·m1/2)과 고온 강도 확보라는 상충하는 특성 사이에서 균형을 맞추는 데 어려움을 겪습니다. 본 연구는 이러한 고유한 한계를 극복하기 위해 기계 학습 기반 합금 설계를 도입했습니다. 200개의 초기 특성 중 3단계 특성 선별 전략을 통해 6개의 핵심 설명 변수를 식별했습니다. SHAP 분석으로 용융 엔탈피와 원자 반경 불일치가 특성 결과에 미치는 영향을 규명했으며, 이를 바탕으로 NSGA-II 알고리즘을 활용한 다목적 최적화를 수행했습니다. 최적화된 Nb-12…