Constructing material network representations for intelligent amorphous alloys design
S.-Y. Zhang, J. Tian, S.-L. Liu, H.-M. Zhang, H.-Y. Bai, Y.-C. Hu, W.-H. Wang
高性能非晶合金的设计在各种应用中都存在迫切需求，但这一过程严重依赖经验法则和无限尝试。传统策略的高成本与低效特性阻碍了在巨大材料空间中的有效采样。本文提出材料网络方法来加速二元和三元非晶合金的发现。网络拓扑结构揭示了被传统表格数据表示所掩盖的潜在候选材料。通过分析不同年份合成的非晶合金，我们构建了动态材料网络来追踪合金发现的历史。研究发现，过去设计的一些创新材料已被编码在这些网络中，证明了它们在指导新合金设计方面的预测能力。这些材料网络与日常生活中的若干现实网络表现出物理相似性。我们的发现为智能材料设计（特别是复杂合金）开辟了新途径。
Designing high-performance amorphous alloys is demanding for various applications. But this process intensively relies on empirical laws and unlimited attempts. The high-cost and low-efficiency nature of the traditional strategies prevents effective sampling in the enormous material space. Here, we propose material networks to accelerate the discovery of binary and ternary amorphous alloys. The network topologies reveal hidden material candidates that were obscured by traditional tabular data re...