Studiuesit përdorin AI për të rritur forcën në temperaturë të lartë të lidhjeve nikel-alumin

Një ekip kërkimor i materialeve i përbërë nga NIMS dhe Universiteti Nagoya ka hartuar një plan të ri të plakjes termike me dy hapa (p.sh. plakje jo-izotermale ose trajtim termik jokonvencional) i aftë për të fabrikuar lidhjet nikel-alumin (Ni-Al) që janë më të forta në temperatura të larta se lidhjet Ni-Al të prodhuara duke përdorur procese konvencionale të plakjes termike.

Kjo u arrit duke përdorur teknika të inteligjencës artificiale (AI) për të identifikuar disa dhjetëra orare të ndryshme të plakjes termike potencialisht efektive në rritjen e forcës së lidhjeve në temperaturë të lartë. Mekanizmat pas këtyre planeve u sqaruan më pas përmes analizave të hollësishme. Këto rezultate sugjerojnë se AI mund të përdoret për të gjeneruar njohuri të reja në kërkimin e materialeve .

Ky hulumtim u botua në Scientific Reports më 4 gusht 2023.

Lidhjet Ni-Al përbëhen nga një mikrostrukturë dyfazore γ/γ´ (gama/gama kryesore). Rritja e forcës në temperaturë të lartë të këtyre lidhjeve kërkon optimizimin e madhësisë dhe fraksionit volum të fazës γ´ të formuar brenda aliazhit gjatë procesit të plakjes termike. Këta dy parametra përcaktohen nga kushtet në të cilat lidhjet plaken termikisht (dmth., temperaturat e përdorura dhe periudhat gjatë të cilave ato mbahen).

Ekziston një numër i madh i kombinimeve të mundshme të temperaturës dhe kohëzgjatjes. Për shembull, ndarja e një procesi të plakjes termike në 10 intervale të barabarta me nëntë temperatura të paracaktuara të plakjes rezulton në afërsisht 3.5 miliardë kombinime të mundshme temperaturë-kohëzgjatje. Për shkak të këtij numri të madh kombinimesh të mundshme, përpjekjet e mëparshme për të përcaktuar oraret optimale të plakjes termike ishin kufizuar në përdorimin e temperaturave konstante.

Ky ekip kërkimor arriti më parë të reduktonte ndjeshëm kohën dhe koston e nevojshme për të vlerësuar këto kombinime duke e zhvendosur qasjen e tyre nga eksperimentet në simulimet llogaritëse. Megjithatë, ekipi e gjeti joreale të simulonte të gjitha 3.5 miliardë kombinimet.

Ekipi hulumtues miratoi kohët e fundit një sistem të kërkimit të pemës në Monte Carlo (MCTS) – një algoritëm i AI i aftë për të thjeshtuar një numër të madh kombinimesh të mundshme në një numër më të vogël të atyre optimale. Duke përdorur algoritmin MCTS, ekipi identifikoi 110 modele të planit të plakjes termike në gjendje të prodhojnë rezultate më të mira se proceset konvencionale të plakjes izotermale.

Ekipi fillimisht zbuloi se këto modele ishin të ndërlikuara dhe krejtësisht të ndryshme nga plakja konvencionale izotermale. Megjithatë, analiza e detajuar zbuloi mekanizmat themelorë pas këtyre modeleve: fillimisht plakja e një kampioni në një temperaturë të lartë për një periudhë të shkurtër kohore lejon që precipitatet γ’ të rriten derisa të arrijnë madhësinë afërsisht optimale dhe plakjen e mëvonshme në temperaturë të ulët për një periudhë të gjatë. koha rrit fraksionin e tyre vëllimor duke i penguar ato të rriten shumë.

Bazuar në këtë zbulim, ekipi krijoi një plan plakjeje termike me dy hapa—plakje me temperaturë të lartë me kohëzgjatje të shkurtër për të filluar e ndjekur nga plakje afatgjatë me temperaturë të ulët. Ky plan u vërtetua se prodhonte lidhje Ni-Al që ishin më të forta në temperatura të larta se ato të prodhuara duke përdorur ndonjë nga modelet e plakjes termike të identifikuara si efektive nga algoritmi AI.

Në kërkimet e ardhshme, ekipi hulumtues shpreson të rrisë forcën në temperaturë të lartë të superaliazheve më komplekse me bazë nikelin tashmë në përdorim praktik në turbinat me gaz duke përdorur këtë teknikë të bazuar në AI, duke përmirësuar kështu efikasitetin e tyre.