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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种低活化高熵合金及其基于机器学习的设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114678086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210173792.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种低活化高熵合金及其基于机器学习的设计方法是由郑明杰;李孝晨;丁文艺设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低活化高熵合金及其基于机器学习的设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种低活化高熵合金，分子式为FeaCrbVcWdMne；其中，a、b、c、d和e分别表示对应元素的原子百分比，且满足以下条件：30≤a≤35，30≤b≤35，10≤c≤15，10≤d≤15，5≤e≤10，a+b+c+d+e＝100。本发明提供了一种上述合金的基于机器学习的设计方法。本发明高熵合金具有低活化特性，BCC相结构，较高的硬度；同时，本发明所构建的基于机器学习的设计方法，可以根据结构和性能要求同步快速准确设计新型多主元合金，从而避免传统实验试错法的盲目性，显著提高新材料的设计研发效率。

本发明授权一种低活化高熵合金及其基于机器学习的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种低活化高熵合金的基于机器学习的设计方法，其特征在于，所述低活化高熵合金的分子式为FeaCrbVcWdMne；其中，a、b、c、d和e分别表示对应元素的原子百分比，且满足以下条件：30≤a≤35，30≤b≤35，10≤c≤15，10≤d≤15，5≤e≤10，a+b+c+d+e＝100；所述设计方法包括如下步骤：步骤1、数据收集收集现有高熵合金的原子百分比、铸态相结构及其对应的硬度信息；步骤2、特征构建将高熵合金的原子百分比与元素参数进行数据化处理，形成元素特征；接着，收集与目标性能对应的经验特征，并与所述元素特征共同组成特征变量；其中，高熵合金的原子百分比与元素参数通过公式1～3数据化处理，以形成元素特征； 式中，δX和D.X分别为平均值、失配值和局部失配值；Ci和Cj分别表示第i个元素和第j个元素的原子百分比；Xi和Xj分别是第i和第j个元素的元素参数；步骤3、特征筛选采用相关性筛选、递归消除筛选、穷举搜索筛选三步法去筛选影响高熵合金结构和性能的关键特征变量；步骤4、机器学习算法选择根据不同模型，选择不同机器学习算法；步骤5、模型构建；构建识别高熵合金是否为固溶强化的分类模型，识别固溶强化的高熵合金是体心立方BCC、面心立方FCC以及BCC和FCC混合结构的分类模型，以及，预测高熵合金硬度的回归模型；步骤6、搜索空间设定将搜索空间设定为从低活化元素中选择4～6种，且每种元素的原子百分比范围为5～35at.％，步长为1at.％；步骤7、筛选候选成分将设定的搜索空间按照高熵合金为固溶强化、BCC结构、硬度大于700HV的设计需求进行筛选，最终获得目标所需的低活化高熵合金的元素及其对应的原子百分比；步骤8、实验验证。

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