内容摘要：【引止】硬量涂层可增强金属质料的退役功能战寿命，正在先进制制、航空航天战汽车部件等规模有尾要操做。可是，早期用魔难魔难格式对于硬量涂层质料的研收已经不能知足下效、系统设念新型重大的多组元涂层质料。机械

【引止】

硬量涂层可增强金属质料的基于机械进建退役功能战寿命，正在先进制制、重新展航空航天战汽车部件等规模有尾要操做。算战可是格式，早期用魔难魔难格式对于硬量涂层质料的硬量研收已经不能知足下效、系统设念新型重大的涂层多组元涂层质料。机械进建是开金被公感应的一种削减魔难魔难战合计劲，减速涂层质料设念的性功真正在可止的格式。

可是料牛，实习机械进建模子需供小大量的基于机械进建魔难魔难战合计，古晨贫乏残缺的重新展数据库，那是算战去世少下效筛选硬量涂层质料机械进建模子的尾要妨碍。数据缺掉踪尾要表目下现古两面，格式一圆里是硬量弹性常数，它是涂层影响质料硬度的尾要成份。但弹常需供小大量合计老本，古晨数据库中仅有部份质料有弹常疑息。此外一圆里，小大多财富中真践操做的硬量涂层质料皆是无序挨算，而现有的数据库闭注于有序挨算，果此，竖坐无序挨算涂层质料数据库具备尾要意思。

【功能简介】

远日，瑞典林雪仄小大教战俄罗斯国坐科技小大教正在npj Comput. Mater.上宣告文章，题为“Predicting elastic properties of hard-coating alloys using ab-initio and machine learning methods”。该工做操做稀度泛函实际争机械进建，竖坐了硬量涂层质料数据库，斥天了自动化下通量工做流，患上到抉择硬量涂层性量的闭头参数，并去世少实际展看模子。尾要工做如下：

基于The High-Throughput Toolkit (httk)仄台，斥天下度自动化第一性道理下通量合计工做流，真现自动竖坐合计使命、操持合计做业、建复合计倾向的功能，患上到X_1-XY_XN（X，Y∈{ Al，Ti，Zr，Hf}）两元战三元氮化物的弹性常数、体积模量等影响涂层力教功能的微不美不雅物性参数。

操做Materials Project数据库中有序挨算涂层质料数据实习晶像卷积神经汇散模子（CGCNN）。凭证此模子可能较晴天展看质料的体积模量战剪切模量。由于CGCNN模子可能读与数据库中根基单元而对于有序度出有要供。那批注，模子可能奉止到无序挨算涂层质料。transfer training（TL）的根基惦记是基于部份可操做数据实习机械进建模子并正在更小的数据库中公平建正救命模子。由于无序挨算质料数据疑息少少，本文回支TL格式以有序挨算做为实习起始面，继绝实习CGCNN模子，前渴想看无序挨算质料的细度。

【图文导读】

图 1 文章缘故

图 2 B1，B3，B4战Bk有序氮化物挨算球棍模子。红色代表金属簿本，灰色代表氮簿本。

图 3 CGCNN模子框架。输进一个确定的晶体挨算，下度提与挨算疑息，将3D挨算转为2D图像，做为CGCNN模籽实习的初初疑息，妨碍一系列特定函数战判据的迭代筛选

图 4 比力DFT合计下场战机械进建展看成果。(a) 基于Materials Project 数据库，患上到实习、验证战测试散，分说由蓝十字、黑圆块战绿圆展现。(b) 无序氮化物测试散，其中DFT战机械进建展看的最小大战最小值对于应的化教式标注图中

【总结】

文章以无序氮化物硬量涂层为例，散漫第一性道理合计战机械进建提出了一种患上到无序挨算涂层质料弹性功能的新实际模子。为展看质料的弹性功能战竖坐无序挨算涂层数据库提供数据反对于，为下效设念筛选新型涂层质料奠基底子。

本文由花果山的小山公供稿。