KCI등재
SCI
SCIE
SCOPUS
Phase Prediction in High Entropy Alloys by Various Machine Learning Modules Using Thermodynamic and Configurational Parameters
저자
Pritam Mandal (Indian Institute of Engineering Science and Technology) ; Amitava Choudhury (Pandit Deendayal Energy University) ; Amitava Basu Mallick (Indian Institute of Engineering Science and Technology) ; Manojit Ghosh (Indian Institute of Engineering Science and Technology)
발행기관
대한금속·재료학회(구, 대한금속학회@@The Korean Institute of Metals and Materials)
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCI,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
38-52(15쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
The purpose of this investigation is to predict the different phases present in various high entropy alloys and subsequentlyclassify their crystal structure by various machine learning algorithms using five thermodynamic, configurational andelectronic parameters, which are considered to be essential for the formation of high entropy alloy phases. Proper predictionof phases and crystal structures can eventually trace the properties of high entropy alloy, which is crucial for selectingthe suitable elements for designing. The model has been developed by various machine learning (ML) algorithms using anexperimental dataset consisting of 322 different HEAs, including 258 solid solution (SS), 31 intermetallic (IM), and 33 amorphous(AM) phases. The ML algorithms include (1) K-nearest neighbours (KNN), (2) support vector machines (SVM), and(3) logistic regression (LR), (4) decision tree (DT), (5) random Forest (RF), and (6) gaussian naive bayes classifier. Amongthem, both DT and SVM algorithms exhibited the highest accuracy of 93.84% for phase prediction. Crystal structure classificationof SS phases was also done using a dataset consisting of 194 different HEAs data, including 76 body centered cubic(BCC), 61 face centered cubic (FCC) and 57 mixed body-centered and face-centered cubic (BCC + FCC) crystal structuresand found that the SVM algorithm shows the highest accuracy of 84.32%. The effect of the parameters on determining theaccuracy of the model was calculated and tracking the role of individual parameters in phase construction was also attempted.
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