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Exploring Correlations Between Properties Using Artificial Neural Networks
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AI
DOI：10.1007/s11661-019-05502-8.png)
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摘要
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材料科学的传统目标是建立成分、加工、结构与性能之间的因果关系，以期最终能够根据这些关系设计出满足规格要求的材料。本文探讨了另一种方法。如果性能与不同尺度上的结构相关，则可能存在可辨识并用于预测的性能间关系，从而可以通过某一成分领域中的部分性能知识来预测其他性能。我们使用元素物理性质作为数据集，因为预期其既全面又可靠，并通过展示如何利用其他性质预测元素极化率来探索此方法的应用。
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