高熵合金！登上《Nature》旗下新期刊的第一期封面！

编辑推荐：加快高熵合金的计算建模和设计，该方法比目前的策略时间上减少了1.3万倍以上，可以实现超出目前实际的合金计算设计。登上2021年《自然》旗下新开辟的三本期刊之一，Nature Computational Science，首期的封面文章。

高熵合金具有N个元素和组成{Cν= 1,N}的竞争性晶体结构，为独特的化学和力学性能提供了巨大的设计空间。近日，来自美国艾奥瓦州立大学美国能源部艾姆斯实验室的Duane D.Johnson等研究者，为了实现计算设计，使用了一种元启发式杂化布谷鸟搜索(CS)来动态构建合金构型模型，该模型具有目标原子位置和任意晶格上的配对概率，由超胞随机近似(SCRAPs)与S位给出。相关论文以题为“Accelerating computational modeling and design of high-entropy alloys”发表在Nature computational science上。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s43588-020-00006-7
与此同时，Nature Computational Science，作为2021年《自然》旗下新开辟的三本期刊之一，该文就登上了首期该期刊的首个封面文章。
复杂固溶合金(CSAs)是近等原子高熵合金的子集，对元素N ≥ 4和元素组成{Cν= 1,N}，甚至对中熵(N =3)合金，均表现出显著的性质。这些发现鼓励了将CSAs应用于极端环境技术的研究，如航空航天和能源发电，例如为更高的操作温度添加耐火元素。在耐火CSAs中，加工过程中普遍存在的空位缺陷，会对稳定性和相的选择产生深远的影响，从而增加了另一个设计元素。
因此，CSAs有广阔的设计空间，来创建具有新颖或性能改进的材料(例如，抗疲劳、抗氧化、抗腐蚀和抗磨损)，但许多(特别是体积)性能，包括电阻率、热电性、弹性和屈服强度，可以随着微小的成分变化而迅速改变。因此，需要精确、快速生成的CSA模型来进行计算设计，并识别{Cν}导出的属性和热稳定性的趋势。然而，CSAs模型的设计空间，随着元素数N、对数N(N−1)和位置数S呈指数增长，这是一种NP-难(NP, 不确定性多项式时间)组合问题。
为了使计算合金设计更实用，研究者采用了一种元启发式的布谷鸟搜索(CS)，这是一种由雌性杜鹃寄生在雏鸟身上的一种进化算法(EA)，雌性杜鹃寄生在雏鸟身上，模仿少数宿主物种卵的颜色和图案。CS的优点如下：(1)其全局趋同成功率高于其他EAs；(2)其局部和全局搜索由切换参数控制；(3) Lévy flights更有效地扫描解空间，没有随机漫步，因此优于高斯过程。CS为棘手的或无梯度的问题，提供了近似的解决方案(巢)，几乎没有特定问题的知识，通常只有一个适应度函数。对于复杂情况，适应度可以是不连续的(对噪声不可微)。相关方法包括模拟退火法、遗传算法、粒子群法、蚁群法和蝙蝠法。
在此，研究者受CS成功案例(包括在材料设计方面)的启发，推出了一种更高效的杂化CS，并将其用于标准函数，在这方面CS已经超过了大多数常见的EAs。该杂化CS允许有效的全局解决方案，用于大规模的离散组合优化，在多个并行处理器中线性扩展，在站点S中线性扩展。例如，一个包含四个元素、128个位置的SCRAp，在几秒钟内就能被发现——比目前的策略时间上减少了1.3万倍以上。因此，该方法可以实现目前超出实际的合金计算设计。
图1 基于杂化CS优化的bcc等原子ABCDE固溶合金250个原子的晶胞，每个原子周围有三个相邻壳层为零SRO。
图2 杂化CS和CS函数值对比迭代(客观评价)，使6个函数达到最优。
图3 杂化CS的性能。
图4 杂化CS vs 仅MC优化的一个54原子的bcc SCRAP。
图5 在108个位SCRAP的Cu0.75Au0.25相对于SRO的Eform。
图6 耐火bcc TaNbMo, TaNbMoW和TaNbMoWV的SCRAPs结果。
综上所述，研究者开发的杂化CS优化SCRAPs，允许设计任意复杂的固溶合金，并预测性能和趋势，包括表面、催化和氧化，但这是其他方法目前所不能达到的。在此，研究者评估了二元到五元固溶体的稳定性和性质，并讨论了模型的限定条件。然而，显著的DFT计算资源是必要的，为广泛的组合和属性生成数据库。
为了进一步加速设计，研究者将SCRAPs与高通量DFT计算相结合，以生成精确但有限的数据库，并验证或补充实验数据。最后，杂化CS在其他领域(如制造业、商业、金融、科学和工程)提供了潜在的优化改进，只要可以定义一个合适的适应性，即可以快速评估。（文：水生）
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