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人工智能将如何影响相图的计算？
CALPHAD 是 Larry Kaufman 于 1970 年提出的一种方法，可能是最早将物理建模与数据学习相结合的方法之一，用于通过相图数字化材料热力学，相图是在不同外部条件下相分布的图形表示 [ 1 , 2 , 3 ]。CALPHAD 工作流程大致可分为以下几个部分：数据捕获、热力学模型的构建、通过更新待定参数优化模型、数据库生成和应用于许多案例，例如：相稳定性预测 [ 4 , 5 ]、相场建模 [ 6 , 7 ]、沉淀模拟 [ 8 , 9 ] 等。然而，当前的 CALPHAD 面临几个挑战：首先，缺乏高质量的数据；其次，常用的热力学模型简单但不太稳健；第三，由于多源数据可能存在不一致，很难自动确定最优建模，而且会产生大量的伪影。
模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
总结发生了严重事故时，必须预测，必须预测，必须预测，在高温下，必须预测，在高温下，必须预测由化学相互作用形成的复合混合物的相位平衡和热力学特性。calphad是开发热力学数据库的合适方法，以研究包含大量元素的复杂材料。这项工作将介绍新的高级计算工具：（i）B。Sundman开发的开放calphad软件（www.opencalphad.com），这是通过Gibbs Energy Minimiation进行热力学计算的开源代码； （ii）自2005年以来在CEA上开发的燃料基碱数据库，该数据库允许对复杂的rioum组成进行计算； （iii）TAF-ID（高级燃料的热力学 - 国际数据库）数据库，该数据库是一个OECD/NEA项目（www.oecd-nea.org/science/taf-id），于2013年启动，旨在开发一个在加拿大国家，北方国家和纽约市之间的国际协作框架的核燃料材料的热力学数据库。
社论：数据驱动的高熵材料集成计算材料工程
高熵材料 (HEM)，包括合金、陶瓷、氧化物和半导体，吸引了大量研究者，以研究其诱人/优异的性能和潜在的关键应用（ Zhang et al., 2014 ; Santodonato et al., 2015 ; Wang et al., 2017 ; Zhang et al., 2017 ; Ding et al., 2019 ; Qin et al., 2019 ; Shi et al., 2019 ; Li et al., 2020 ; Oses et al., 2020 ; Wright and Luo, 2020 ）。由于多个溶质原子的贡献，预计构型熵会更高，从而倾向于形成简单的固溶体（非晶态或晶体），而不是具有许多化合物的复杂微结构。除了高通量实验外，由相图计算（CALPHAD）、从头算分子动力学、相场模拟、有限元计算和蒙特卡罗组成的集成计算材料工程（ICME）方法也得到了材料基因组计划/工程（MGI/MGE）的支持，并正在增强数据库（Liu et al.，2040；The Minerals Metals Materials Society，2015；Wang et al.，2019；Wang et al.，2020）。面向可继承的集成智能制造时代，数据驱动的 ICME 对于加速新型先进 HEM 的发现和应用至关重要。本文回顾并强调了 HEM 领域的前沿研究，介绍了最近对 HEM 的成分 - 加工 - 微观结构 - 性能 - 性能关系的基本理解和理论建模的研究，HEM 具有远超传统合金的可定制性能，例如高强度、延展性、超高熔点、电导率和热导率、耐腐蚀、抗氧化、疲劳和耐磨性。这些特性无疑将使 HEM 在生物医学、结构、机械和能源应用方面引起人们的兴趣。HEM 具有新颖和令人兴奋的性质，有望实现显着增长，并为新的研讨会和研究领域提供了绝佳机会。在本期特刊中，我们汇总了五篇手稿，讨论了与新型 HEM 相关的几个关键方面。在题为“高熵合金的高通量计算：简要回顾”的评论文章中，Li 等人。重点介绍了HEM合成物开发中常用的四种计算方法，包括经验模型、第一性原理计算、CALPHAD和机器学习。经验模型和机器学习都是基于总结和分析，后者由于使用了多种算法而更可信。第一性原理计算基于量子力学和多个开源数据库，也为CALPHAD和机器学习的热力学分析提供了更精细的原子信息。
基于相的物理信息材料 AI 框架
简介：Richard Otis 博士于 2012 年获得材料科学与工程学士学位，并于 2016 年获得宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程博士学位。2016 年，他加入了 NASA 喷气推进实验室，在那里从事软件工程和材料科学交叉领域的先进制造研究。Richard 是开源 PyCalphad 热力学软件的创建者和首席开发人员，该软件是 GitHub“十大”材料科学软件包，并在 2019 年 NASA 年度软件大赛中获得第二名。他的研究兴趣包括计算冶金学、基于 Calphad 的热力学和动力学、金属增材制造、贝叶斯统计和不确定性量化、科学软件工程和高性能数值计算。
基于第一性原理的高通量筛选耐腐蚀高熵合金的方法
由于合金的成分空间几乎是无限的，因此设计耐腐蚀高熵合金 (CR-HEA) 具有挑战性。为此，需要高效可靠的高通量探索性方法。为此，当前的工作报告了一种基于第一性原理的方法，利用功函数、表面能和耐腐蚀性之间的相关性（即，根据定义，功函数和表面能分别与合金固有的耐腐蚀性成正比和反比）。使用由密度泛函理论 (DFT) 计算得出的离散表面能和功函数，评估了 fcc Co-Cr-Fe-Mn-Mo-Ni 功函数和表面能的两个贝叶斯 CALPHAD 模型（或数据库）。然后使用这些模型对不同的 Co-Cr-Fe-Mn-Mo-Ni 合金成分进行排序。观察发现，排序后的合金具有与之前研究的耐腐蚀合金相似的化学特性，这表明所提出的方法可用于可靠地筛选具有潜在良好固有耐腐蚀性的 HEA。
液体混溶间隙对 Inconel 625 缺陷的影响...
摘要：由于铜基合金具有高热导率，而镍基高温合金具有高高温抗拉强度，因此铜基弥散强化合金与镍基高温合金的连接在液体火箭发动机应用中引起了越来越多的关注。然而，这种接头在通过液态过程连接时可能会开裂，从而导致零件失效。在本文中，将 15–95 wt.% GRCop42 成分与 Inconel 625 合金化，并对其进行了表征，以更好地了解开裂的根本原因。结果表明，在对应于 30–95 wt.% GRCop42 的成分中，贫铜液体和富铜液体之间缺乏可混溶性。观察到两种不同的形态，并通过使用 CALPHAD 进行解释； 30–50 wt.% GRCop42 处为铜缺乏的枝晶，枝晶间区域为富铜，60–95 wt.% GRCop42 处为铜缺乏的球体，周围为富铜基质。相分析表明，脆性金属间相在 60–95 wt.% GRCop42 铜缺乏区域析出。本文提出了三种开裂机制，为避免镍基高温合金与铜基弥散强化合金接头缺陷提供指导。
ND3WT％-ZR0.5WT％（WE43）合金通过Th 访问数字社会中的公共空间：日常技术使用之间的关系 工艺，技术和设计
摘要：镁融合束束（PBF – LB）镁（MG）合金的加工，由于可能产生复杂的可生物降解植入物以改善大骨缺损的愈合，因此引起了人们的注意。然而，对MG合金中PBF – LB过程参数与微结构之间的相关性的理解仍然有限。因此，这项研究的目的是通过研究计算热力学建模的适用性并实验验证结果，以增强对PBF – LB过程参数对MG合金微结构的影响的理解。因此，对MG WE43合金（mg -y 3.9wt％-nd 3wt％-ZR 0.5WT％）的PBF – LB工艺参数均可使用。两组过程参数成功产生的样品密度> 99.4％。基于Calphad方法的热力学计算用于预测加工材料中存在的相。在两个处理参数的实验中建立的阶段包括α -mg，y 2 o 3，mg 3 nd，mg 24 y 5和hcp -zr。阶段α -mg，mg 24 y 5和HCP -ZR也通过计算预测。总而言之，显示了热力学建模的适用性程度，并增强了对PBF – LB过程参数与形成的微观结构之间的相关性的理解，从而提高了PBF -LB工艺对MG合金的生存能力。