Um novo método de descoberta de materiais usando análise de dados e microscopia eletrônica encontrou uma nova classe de ligas extremamente duras. Esses materiais podem potencialmente resistir ao impacto severo de projéteis, proporcionando assim uma melhor proteção dos soldados em combate. Pesquisadores da Lehigh University descrevem o método e as descobertas em um artigo, "Informática de materiais para a seleção de elementos multi-principais e ligas de alta entropia, "que aparece hoje em Nature Communications .

"Usamos a informática de materiais - a aplicação dos métodos da ciência de dados a problemas de materiais - para prever uma classe de materiais com propriedades mecânicas superiores, "disse o autor principal Jeffrey M. Rickman, professor de ciência dos materiais, engenharia e física e professor da classe de '61 na Universidade de Lehigh.

Os pesquisadores também usaram ferramentas experimentais, como microscopia eletrônica, para obter uma visão sobre os mecanismos físicos que levaram ao comportamento observado na classe de materiais conhecidos como ligas de alta entropia (HEAs). Ligas de alta entropia contêm muitos elementos diferentes que, quando combinados, pode resultar em sistemas com propriedades térmicas e mecânicas benéficas e às vezes inesperadas. Por essa razão, eles são atualmente objeto de intensa pesquisa.

"Achamos que as técnicas que desenvolvemos seriam úteis na identificação de HEAs promissores, "Disse Rickman." No entanto, encontramos ligas com valores de dureza que superaram nossas expectativas iniciais. Seus valores de dureza são cerca de 2 vezes melhores do que outros, ligas de alta entropia mais típicas e outras ligas binárias relativamente duras. "

Todos os sete autores são da Lehigh University, incluindo Rickman; Helen M. Chan, Professor de ciência de materiais e engenharia de zinco em New Jersey; Martin P. Harmer, Professor de ciência e engenharia de materiais da Alcoa Foundation; Joshua Smeltzer, estudante de pós-graduação em ciência e engenharia de materiais; Christopher Marvel, associado de pesquisa de pós-doutorado em ciência e engenharia de materiais; Ankit Roy, estudante de graduação em engenharia mecânica e mecânica; e Ganesh Balasubramanian, professor assistente de engenharia mecânica e mecânica.

Aumento de ligas de alta entropia e análise de dados

O campo de alta entropia, ou elemento multi-principal, ligas recentemente teve um crescimento exponencial. Esses sistemas representam uma mudança de paradigma no desenvolvimento de ligas, como alguns exibem novas estruturas e propriedades mecânicas superiores, bem como maior resistência à oxidação e propriedades magnéticas, em relação às ligas convencionais. Contudo, identificar HEAs promissores apresentou um desafio assustador, dada a vasta paleta de elementos e combinações possíveis que poderiam existir.

Os pesquisadores buscaram uma maneira de identificar as combinações e composições de elementos que levam a alta resistência, ligas de alta dureza e outras qualidades desejáveis, que são um subconjunto relativamente pequeno do grande número de HSAs potenciais que poderiam ser criados.

Nos últimos anos, informática de materiais, a aplicação da ciência de dados a problemas em ciência e engenharia de materiais, surgiu como uma ferramenta poderosa para descoberta e design de materiais. O campo relativamente novo já está tendo um impacto significativo na interpretação de dados para uma variedade de sistemas de materiais, incluindo aqueles usados ​​em termelétricas, ferroelétricos, ânodos e cátodos de bateria, materiais de armazenamento de hidrogênio, e dielétricos de polímero.

"Criação de grandes conjuntos de dados em ciência dos materiais, em particular, está transformando a forma como a pesquisa é feita no campo, fornecendo oportunidades para identificar relacionamentos complexos e extrair informações que permitirão novas descobertas e catalisar o design de materiais, "Rickman disse. As ferramentas da ciência de dados, incluindo estatísticas multivariadas, aprendizado de máquina, redução dimensional e visualização de dados, já levaram à identificação de relações estrutura-propriedade-processamento, triagem de ligas promissoras e correlação da microestrutura com parâmetros de processamento.

A pesquisa da Lehigh University contribui para o campo da informática de materiais, demonstrando que este conjunto de ferramentas é extremamente útil para identificar materiais promissores entre inúmeras possibilidades. "Essas ferramentas podem ser usadas em uma variedade de contextos para estreitar grandes espaços de parâmetros experimentais para acelerar a busca por novos materiais, "Disse Rickman.

Novo método combina ferramentas complementares

Os pesquisadores da Lehigh University combinaram duas ferramentas complementares para empregar uma estratégia de aprendizagem supervisionada para a triagem eficiente de ligas de alta entropia e para identificar HEAs promissores:(1) uma análise de correlação canônica e (2) um algoritmo genético com uma análise de correlação canônica função de fitness inspirada.

Eles implementaram este procedimento usando um banco de dados para o qual existem informações de propriedades mecânicas e destacando novas ligas com alta dureza. A metodologia foi validada comparando durezas previstas com ligas fabricadas em laboratório usando fusão a arco, identificação de ligas com durezas medidas muito altas.

"Os métodos empregados aqui envolveram uma nova combinação de métodos existentes adaptados ao problema da liga de alta entropia, "Disse Rickman." Além disso, esses métodos podem ser generalizados para descobrir, por exemplo, ligas com outras propriedades desejáveis. Acreditamos que nossa abordagem, que se baseia em ciência de dados e caracterização experimental, tem o potencial de mudar a maneira como os pesquisadores descobrem esses sistemas no futuro. "