大温变低滞后
通过机器学习框架设计的新型弹热合金，在室温下实现大绝热温变和低应力滞后，性能优于传统合金。
Shiyu, He · 肖飞 · Hou, Ruihang · 左舜贵 · Zhou, Ying · Xiaorong, Cai · Li, Zhu · Wang, Yanming · Aysu, Catal-Isik · Galindo-Nava, Enrique I. · 金学军
Rare Metals 2024
通过机器学习预测并设计的合金实现了15.2 K的绝热温度变化，适用于高效制冷。
平均应力滞后仅为70.3 MPa，降低了循环过程中的能量损耗。
利用机器学习框架，可以快速筛选和优化合金成分，缩短研发周期。