[P] P56~P64

[P57] A Study on Phase Prediction AI for HEAs Incorporating NNP-Based Features

*Ryoutarou Miki¹, Shuya Masuda^1,3, Tatsuya Takakuwa³, Yosuke Harashima^1,2, Shogo Takasuka¹, Tomoaki Takayama^1,2, Mikiya Fujii^1,2,4 (1. Nara Institute of Science and Technology, 2. DSC, Nara Institute of Science and Technology, 3. Sumitomo Electric Industries, Ltd., 4. CMP, Nara Institute of Science and Technology)

Keywords:

High Entropy Alloy,Neural Network Potential

本研究ではニューラルネットワークポテンシャルを用いてハイエントロピー合金の混合エンタルピーを算出し、それらを特徴量とした相予測の機械学習モデルを提案する。相情報は降伏強度や引張特性と関連している。