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据英国《国际核工程》杂志网站2020年8月24日报道,2020年8月20日,美国能源部宣布了一项计划,将提供多达2100万美元用于支持聚变能源的人工智能和机器学习研究。
针对200~300组氧化物弥散强化(ODS)合金成分、工艺及力学性能数据,尝试借助机器学习的方法,建立了ODS合金中关键成分与拉伸性能的关联性。研究结果发现,在Cr、Y2O3、W和Ti含量与ODS合金抗拉强度的变化趋势中,均存在对应着抗拉强度极值的最优值,而添加Al对抗拉强度的提升无明显作用。获得了几种抗拉强度优化的ODS合金关键成分配比,预测出的室温抗拉强度均在1 400 MPa以上,这将为快堆...

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