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計算文獻導讀（十五）：npj Comput. Mater. | 通過混合模型指導機器學習的化學復合金屬玻璃的合理設計

來源：科學10分鐘時間：2022-01-11 21:27:05 瀏覽：4959次

研究背景

自20世紀60年代被發現以來，金屬玻璃(MGs)因其良好的結構和功能特性，如超高的強度、良好的耐磨性、顯著的磁導率、優異的耐腐蝕性和電化學催化能力等，引起了人們廣泛的研究興趣。但截至目前，具有特定GFA(玻璃成型能力)的MGs的設計，仍然具有挑戰性。如圖1a所示，這些MGs主要以過渡金屬為主，如Fe、Zr、Cu、Ni、Ti、Ag、Pd、Co等，少數以堿金屬和稀土金屬為主。

機器學習(ML)是一種數據驅動的方法，能夠通過建立直接的輸入-輸出關聯來解決多變量(或多維)復雜問題，而無需專門的編程。原則上，在訓練ML模型時，人們需要正數據和負數據盡可能具有代表性和多樣性，以避免建模偏差。目前，雖然分類型ML模型對快速篩選合金成分有幫助，但它們不能準確地確定具有優良GFAs的合金成分。

圖1 研究人員的模型-指導混合ML算法的發展原理圖

研究結果

近日，來自中國香港城市大學的楊勇等研究人員，成功地開發了一種混合機器學習(ML)模型來改進基于經驗、耗時且低效的規則，該模型基于一個數據庫，該數據庫包含了自20世紀60年代以來報道的約5000種不同的金屬玻璃成分(塊裝或帶狀)。不同于以往依靠經驗參數來描述數據的工作，研究人員根據化學復合合金非晶化的最新理論模型，設計了建模指導的數據描述符，用于開發混合分類回歸ML算法。該混合ML模型得到了數值和實驗的驗證。

計算分析

研究人員的混合ML模型開發了三類描述符(總共8個)(見圖1b等)，如下所述：

由原子大小派生的描述符；由局部化學親和勢得來的描述符；以及由熵導出的描述符。對于分類ML建模，研究人員考慮數據輸出的二進制標記。

首先，將報告中能夠形成MG帶或BMGs的合金成分標簽為“1”，同時將其指定為典型MG成分，而其余合金成分標簽為“0”，同時作為非典型MG成分。研究人員使用lnD而不是D(MG成分的GFA值)，作為回歸ML模型的數據輸出。

因此，研究人員的數據庫中有~5000 MG成分和~2000非-MG成分。為了排除對MG成分可能的建模偏差，研究人員應用了合成少數過采樣技術(SMOTE)對非MG成分進行了150%的過采樣。結果，這產生了另外3000個虛擬的非-MG組分，以保持典型MG和非MG組分之間的尺寸平衡。

之后，研究人員使用三種ML算法對分類ML模型進行訓練和驗證，包括自適應增強(adaptive boosting, AB)、支持向量機(support vector machine, SVM)和k-近鄰 (KNN)(見圖1c等)。

接下來，研究人員開發了四類回歸ML模型，包括人工神經網絡(ANN)、支持向量回歸(SVR)、高斯過程回歸(GPR)和隨機森林(RF)，如圖1d所示。在這四個類中，使用不同的算法構建了11個不同的回歸ML模型，得到了6個基于ANN的模型、3個基于GPR的模型、1個基于SVR的模型和1個基于RF的模型。

為了驗證ML模型，研究人員使用LMANN、RQGPR和ExpGPR ML模型計算了三個三元(或偽三元)合金體系，即Zr-Cu-Al、Zr-Co-Al和Zr-Cu-(Ag, Al)的GFAs，并將預測值與可用的實驗數據進行了比較。從圖2a-c可以看出，RQGPR模型很好地捕捉了實驗結果的趨勢，包括沒有產生BMG的情況(圖2a, b)和幾乎產生BMG的邊緣情況(圖2b)。

圖2 RQGPR模型預測的GFAs與三元或準三元合金預測的GFAs比較

根據分類ML模型的預測，研究人員發現了12種MG成分。為了比較，研究人員開發了23種合金成分，包括12種MG成分以及11種未通過ML建模分類的非MG成分。

接下來，用RQGPR模型對這12種非晶形成合金的GFAs進行lnD預測，如圖3a所示。如圖3b所示，實驗結果清楚地表明，預測的12種非晶形成合金可以形成塊狀或帶狀(或兩者都存在)玻璃，而預測的11種不良非晶形成合金或非MGs合金則無法形成。

圖3 化學復合金屬玻璃的ML指導設計

T_g/T_l比值，也稱為還原玻璃化轉變溫度，T_rg’與MGs的GFA成正比。由圖4可見，T_g~0.63T_l有一個明顯的趨勢，在±0.05 T_l的范圍內，研究人員的高熵MG條帶由于其相對較高的T_l或較低的T_g/T_l比值，明顯偏離了這個趨勢。

圖4 各種MGs的玻璃化轉變溫度與液相線溫度的關系的總結

圖5 Zr₂₅Hf₂₅Al₂₅Co₂₅玻璃帶與Zr₅₄Ni₁₆Cu₁₄Ti₁₀Al₆ BMG的結構差異

圖5a比較了Zr₅₄Ni₁₆Cu₁₄Ti₁₀Al₆ BMG和Zr₂₅Hf₂₅Al₂₅Co₂₅玻璃帶在雷達圖中的描述值。顯然，它們的關鍵區別在于玻璃帶在擁有更高的描述符值。在理論上，這兩個描述符量化了晶體結構對原子尺寸不匹配的容忍度。因此，這兩個描述符越大，晶體結構對非晶化的容忍度(或穩定性)就越大。

文獻鏈接

https://www.nature.com/articles/s41524-021-00607-4

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