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燃气轮机广泛用于发电和飞机推进。根据热力学定律,发动机的温度越高,基于此,人们对提高涡轮机的工作温度越来越感兴趣。


得克萨斯州A&M大学材料科学与工程系的一组研究人员,与艾姆斯国家实验室的研究人员一起,开发了一种能够预测的人工智能框架高熵合金(HEAs),可以承受极高的温度和氧化环境。通过减少所需的实验分析次数,这种方法可以显著减少寻找合金的时间和成本。



在长时间的高温条件下,涡轮叶片熔化或氧化会导致灾难性的故障。不幸的是,目前的涡轮叶片材料已经达到了它们的使用极限。


涂层和冷却通道等工程技术的进步推迟了改变涡轮机材料的需求。然而,航空旅行预计在未来十年内数量将会翻倍燃气轮机正日益成为主导技术发电.因此,涡轮机需要更高的效率来减少燃料的使用和限制二氧化碳的排放。


涡轮机技术革命的下一步是改变用于制造部件的材料,如叶片,这样它们可以在更高的温度下运行,而不会发生灾难性的氧化。


在考虑涡轮机用不同类型的合金时,人们非常关注HEAs。氦原子是没有明显多数元素的浓缩合金。HEAs的一个独特的特性是这些合金在更高的温度下变得更稳定,提供了在以下方面使用的潜力极端环境.


尽管它们能够承受高温,但它们容易生锈(氧化)。氦原子可以有多种成分,成倍地增加了可以形成的氧化物的种类。找到一种能够抗氧化的组合物需要大量的实验,而且成本非常高。


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为了规避HEA发现的缺点和成本,研究人员开发了一个能够预测HEAs氧化行为的人工智能框架。这个框架,结合了计算热力学,机器学习和量子力学可以定量预测任意化学组成的HEAs的氧化。计算筛选合金所需的时间大大减少,从几年减少到仅仅几分钟。反过来,快速有效的筛选减少了对资源密集型实验的需求。



当搜索一个大的成分空间时,实验人员将不得不选取一种非常复杂的材料的数百种变体,氧化它们,然后表征它们的性能,这可能需要几周、几个月甚至几年的时间,研究通过创建一个HEAs氧化的路线图,大大缩短了这个过程。


使用该框架,研究人员预测了多种合金成分的氧化行为。然后,他们将预测发送给艾姆斯国家实验室的科学家高远·欧阳和他的团队,以测试他们的发现,并验证该框架是否准确地证明了合金是否抗氧化。


该框架准确定位有害相的能力将使改进的抗氧化材料的设计成为可能,他是该框架开发的共同领导者。“这项研究中提出的方法是通用的,适用于理解HEAs的氧化行为,并为其他应用提供抗氧化和耐腐蚀材料的见解。


这项研究中开发的工具可能会改变科学家发现极端环境材料的过程,方法是使用人工智能工具在非常短的时间内快速虹吸天文数字的合金。


通过这一框架发现的hea具有潜在的应用,例如用于推进和发电的燃气轮机,热交换器和许多其他需要材料承受极端工作条件的应用。


通过发现能够承受极端环境的材料,这项工作直接有助于能源部到2050年实现净零碳排放的目标。


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