高硬度高熵合金

硬度预测R²达0.97

基于机器学习与固溶强化理论协同设计，实现高熵合金硬度准确预测与成分优化。

任卫 · 张轶凡 · 王伟丽 · Shu-Jian, Ding · Li, Nan

Materials and Design 2023

参数信息

决定系数（R²）

0.9716

均方根误差（RMSE）

39.2525

技术优势

硬度预测准

留一法验证下R²达0.9716，RMSE为39.2525，说明模型能可靠预测新成分的硬度。

成分优化快

采用智能优化算法，能快速给出高硬度合金的优化元素摩尔比，避免盲目实验。

应用场景

• 高熵合金：直接获得高硬度合金成分，省去大量试错实验。
• 硬质合金：用于设计高硬度硬质合金，替代传统碳化钨等材料。