Опубликованная работа посвящена прогнозированию механических свойств аморфных металлических сплавов с использованием методов искусственного интеллекта. В работе представлен уникальный метод, который позволяет определять/прогнозировать прочностные показатели сплавов с учетом физических и химических свойств элементов, входящих в состав этих сплавов.

 Результатами работы можно ознакомиться на сайте издательства MDPI.

Информация о публикации: Bulat N. Galimzyanov, Maria A. Doronina, Anatolii V. Mokshin, Neural Network as a Tool for Design of Amorphous Metal Alloys with Desired Elastoplastic Properties. Metals 13, 812 (2023).

 Исследование поддержано Российским Научным Фондом (проект № 19-12-00022).

Отметим, что в этом году это уже третья опубликованная статья, посвященная применению методов искусственного интеллекта для изучения физических и механических свойств различных типов перспективных материалов. Остальными работами можно ознакомиться перейдя по ссылкам:

 Galimzyanov B.N., Doronina M.A., Mokshin A.V.  Machine learning-based prediction of elastic properties of amorphous metal alloys // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 617, 128678 (2023)

 Galimzyanov B.N., Doronina M.A., Mokshin A.V. Arrhenius Crossover Temperature of Glass-Forming Liquids Predicted by an Artificial Neural Network // Materials 16, 1127 (2023).