形状记忆合金 (SMA) 是固态驱动和热能收集应用的优秀候选材料。然而，与温度诱导的马氏体转变相关的不可逆微观结构机制导致效率低下，限制了它们的使用。
近日，来自得克萨斯农工大学（TAMU）材料科学与工程系的研究人员使用人工智能材料选择框架 (AIMS) 发现了一种新的形状记忆合金。形状记忆合金在镍钛基材料中表现出迄今为止最高的效率。此外，他们的数据驱动框架为未来材料开发提供了概念证明。
该研究以「Data-driven shape memory alloy discovery using Artificial Intelligence Materials Selection (AIMS) framework」为题，发表在《Acta Materialia》上。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.actamat.2022.117751

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除