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激光、悬浮和机器学习制造更好的耐热材料
阿贡国家实验室(Argonne National Laboratory)的研究人员提出了一种方法，利用创新的实验技术和一种新的计算机模拟方法，来获得耐火氧化物在熔点附近发生结构变化的精确数据。
图源:Ganesh Sivarama/-阿贡国家实验室
阿贡国家实验室的一个多学科研究团队开发的一种方法可以预测高温对难熔氧化物的影响。
该过程产生了关于这些陶瓷材料在熔点附近的结构变化的精确数据，并可以预测目前无法测量的其他变化。
物理学家使用x射线束和空气动力学悬浮来收集数据，了解二氧化铪在熔点时会发生什么。
这些数据由计算机科学家输入到机器学习算法中，其中一个可以进行预测，另一个主动学习算法可以帮助另一个算法用更少的数据进行学习。
物理学家Chris Benmore说:“我们现在可以继续给你其他参数，比如它在高温下保持形状的程度，这是我们没有测量过的。我们可以推断，如果温度超出我们所能达到的范围，会发生什么。”
从阿贡国家实验室
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