PPMG近期论文速递

近期，我们课题组在连续发表了三篇论文，其中两篇SCI一区。

第一篇论文《Breaking hardness and electrical conductivity trade-off in Cu-Ti alloys through machine learning and Pareto front》由Hang Fu、Tianchuang Gao、Jianbao Gao、Qin Li、Xiangpeng Meng、Min Zhang、Haoyue Ling、Jing Zhong和Lijun Zhang共同撰写，发表在《Materials Research Letters》上。该研究通过结合机器学习和Pareto前沿技术，为Cu-xTi (1.5 ≤ x ≤ 5.4, in wt.%) 合金的硬度和电导率的平衡提供了新的设计策略。通过热力学计算、沉淀模拟和实验表征，研究了设计的合金中β’-Cu4Ti沉淀相的微观结构演变，为高性能铜合金的发展开辟了新的道路。

第二篇论文《Accelerating lPBF process optimisation for NiTi shape memory alloys with enhanced and controllable properties through machine learning and multi-objective methods》由Zhicheng Li、Jing Zhong、Xingsong Jiang、Zhangxi Wang和Lijun Zhang共同撰写，发表在《Virtual and Physical Prototyping》上。这篇论文通过引入机器学习模型，有效预测了不同LPBF加工和设备条件下NiTi形状记忆合金的性能。研究通过多目标优化，确定了能够产生协同改进的工艺，实现了高强度、高延展性和低热滞后的优异性能。

第三篇论文《Multiscale Simulation of Microstructure Evolution during Preparation and Service Processes of Physical Vapor Deposited c-TiAlN Coatings》由Yehao Long、Jing Zhong、Tongdi Zhang、Li Chen和Lijun Zhang共同撰写，发表在《Computers, Materials & Continua》上。该研究提出了一种多尺度模拟方法，全面考虑了物理气相沉积（PVD）工艺中制备的c-TiAlN涂层的微观结构演变。通过结合相场模拟、切削模拟和Cahn-Hilliard模型，研究建立了服务温度与TiAlN涂层微观结构演变之间的相关性，为切削工具的涂层质量控制提供了创新策略。

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