V-Nb-Ta多组分碳化物

机器学习优选高强

通过机器学习与局部畸变分析，在庞大成分空间中锁定兼具超高强度与岩盐结构稳定性的过渡金属碳化物。

Zhang, Jun · He, Liu · Xiong, Yaoxu · Huang, Shasha · Xu, Biao · Ma, Shihua · Xiang, Xuepeng · Haijun, Fu · Kai, Jijung · 吴正刚 · 赵仕俊

npj Computational Materials 2024

技术优势

机器学习预测结合实验验证推荐V–Nb–Ta基MTMCs为高强候选

局部晶格畸变量化元素对岩盐结构的适应性