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学者工程和技术杂志缩写关键标题：Sch J Eng Tech ISSN 2347-9523（印刷）| ISSN 2321-435X（在线）期刊
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2024 年 1 月 24 日星期三 S. Mohadeseh Taheri-Mousavi
极端环境下下一代增材制造结构合金的机器学习 摘要 金属的性能和可加工性决定了汽车、飞机和建筑物中结构部件的设计和性能。增材制造 (AM) 的出现具有新的加工条件，并且有可能在体素尺寸分辨率下定制合金成分和微观结构，为合金设计开辟了新途径，以实现前所未有的性能。然而，要充分利用所有这些优势，需要转变设计理念并开发针对 AM 量身定制的新数值工具。在本次演讲中，我将介绍如何利用 AM 中的快速凝固和局部熔化，并结合 ICME 技术和机器学习 (ML) 工具，设计出一种创纪录的高强度、耐高温蠕变可打印铝合金，其性能优于传统加工的替代品。我将展示所提出的混合框架如何为发现下一代结构金属材料提供新的视角，从而显著改变从航空航天、建筑、基础设施、汽车和能源部门到微电子设备和生物医学植入物的工业应用。个人简介 S. Mohadeseh Taheri-Mousavi 于 2022 年 9 月加入卡内基梅隆大学担任助理教授，此前她曾在麻省理工学院机械工程系和材料科学与工程系联合担任博士后研究员。在此之前，她是布朗大学的博士后研究员。她在瑞士洛桑联邦理工学院获得博士学位，在伊朗沙里夫理工大学获得理学学士和理学硕士学位。她在布朗大学和麻省理工学院进行博士后研究期间获得了瑞士国家科学基金会早期和高级奖学金。 Taheri-Mousavi 小组结合机器学习技术开发了新型多尺度数值和分析框架，以发现由各种制造技术（尤其是增材制造）和在极端环境条件下生产的下一代结构合金。我们的材料信息学框架还可以指导实验以高效和智能的方式进行。