Machine Learning Assisted Prediction of Microstructures and Young’s Modulus of Biomedical Multi-Component β-Ti Alloys
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Le résumé fourni par la source
Recently, the development of β-titanium (Ti) alloys with a low Young’s modulus as human implants has been the trend of research in biomedical materials. However, designing β-titanium alloys by conventional experimental methods is too costly and inefficient. Therefore, it is necessary to propose a method that can efficiently and reliably predict the microstructures and the mechanical properties of biomedical titanium alloys. In this study, a machine learning prediction method is proposed to accelerate the design of biomedical multi-component β-Ti alloys with low moduli. Prediction models of microstructures and Young’s moduli were built at first. The performances of the models were improved by introducing new experimental data. With the help of the models, a Ti–13Nb–12Ta–10Zr–4Sn (wt.%) alloy with a single β-phase microstructure and Young’s modulus of 69.91 GPa is successfully developed. This approach could also be used to design other advanced materials.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine Learning Assisted Prediction of Microstructures and Young’s Modulus of Biomedical Multi-Component β-Ti Alloys
- Date Crossref
- 05/05/2022
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Xiamen University Xiamen Key Laboratory of High Performance Metals and Materials pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Harbin Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Materials and Fujian Provincial Key Laboratory of Materials Genome pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Materials Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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State Key Laboratory of Advanced Welding and Joining pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Xiamen Key Laboratory of High Performance Metals and Materials — Xiamen University, Harbin Institute of Technology et College of Materials and Fujian Provincial Key Laboratory of Materials Genome, avec 2 autres affiliations.
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