Lattice Misfit Predictions via the Gaussian Process Regression for Ni-Based Single Crystal Superalloys

Yun Zhang; Xiaojie Xu

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yun Zhang (North Carolina State University) Xiaojie Xu (North Carolina State University)

저널정보: 대한금속·재료학회 Metals and Materials International Metals and Materials International Vol.27 No.2

발행연도: 2021.1

수록면: 235 - 253 (19page)

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Ni-based single crystal superalloys exhibit superb mechanical strength, particularly, creep resistance at elevated temperature. The unique microstructure, which is consisted of and phases, is a major factor that determines the mechanical behavior ofthese alloys. The lattice misfit between the two phases is of particular interest in understanding and predicting the deformationmechanism. The measurement of the lattice misfit by advanced analytical instruments is costly and difficult. In currentstudy, we develop the Gaussian process regression model to predict lattice misfits for Ni-based single crystal superalloysbased on chemical composition, temperature, and two morphological indicators. The model is highly stable and accurateand promising as a fast, robust, and low-cost tool for lattice misfit estimations.

#Ni-based single crystal superalloys · Lattice mismatch · Lattice constant · Machine learning

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J. Schwartz / 2017 / Formation of bismuth strontium calcium copper oxide superconductors, U.S. Patent US9773962B2, September 26

Y. Zhang / 2016 / Supercond. Sci. Technol 29:095012

Y. Zhang / 2016 / Supercond. Sci. Technol 29:125005

Y. Zhang / 2014 / Supercond. Sci. Technol 27:055016

J. B. Le Graverend / 2015 / Acta Mater 84:65

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