기계 학습 및 조합실험 기반의 나노트윈 합금 연구
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발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
KDC
550
자료형태
학술저널
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수록면
199-199(1쪽)
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나노 트윈 (Nanotwin) 구조를 갖는 금속재료는 높은 열 안정성과 뛰어난 기계물성, 그리고 낮은 전기 저항을 가져 주목받고 있다 [1, 2]. 나노 트윈 구조는 합금의 적층 결함 에너지 (Stacking fault energy) 가 낮을 때 잘 형성되는 것으로 보고되고 있다 [3, 4]. 이에 착안하여, 최근 제1 원리 계산을 이용하여 여러 금속에 대한 적층 결함 에너지를 예측하고, 나노트윈 구조가 쉽게 형성되는 금속을 개발하려는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 금속 합금은 여러 원소를 다양한 비율로 섞음으로써 만들 수 있기 때문에 그 조합 가능성이 매우 많은데, 나노 트윈 형성이 용이한 조성을 탐색하기 위해 기존의 제1 원리 계산을 이용하기에는 많은 시간과 컴퓨터 자원을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하고, 나노트윈 형성이 잘 되는 합금을 신속히 개발하기 위한 방법을 소개한다. 문헌으로부터 확보한 다양한 합금에 대해 가우시안 프로세스 회귀법 기반의 머신 러닝을 이용하여 적층 결함에너지를 모델링했으며 이를 Ni 기반의 3 원계 합금 내 조성 별 적층결함 에너지를 예측하는 데 이용했다. 이후 해당 합금에 대해 조합 합성 (Combinatorial synthesis) 및 고속대량스크리닝기법 (High-throughput screening method) 방법을 이용, 예측된 적층 결함에너지에 따라 달라지는 기계적, 전기적 실험 물성을 매핑했다. 미세구조에 대한 머신 러닝 결과를 실험 데이터와 비교 분석하며, 조성-미세구조에 따라 달라지는 Ni 기반 3 원계 합금의 기계/전기적 물성에 대해 기술한다.
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