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Data-driven discovery of ultrahigh specific hardness alloys

Data-driven discovery of advanced alloys using experimental data is challenging due to the difficulty of obtaining large and reliable experimental datasets, the vastness of the compositional design space, and the risk of overfitting machine learning (ML) models. This study employed an iterative proc...

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Principais autores: Taeyeop Kim, Wook Ha Ryu, Geun Hee Yoo, Donghyun Park, Ji Young Kim, Eun Soo Park, Dongwoo Lee
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: Elsevier 2024-11-01
coleção:Journal of Materials Research and Technology
Assuntos:
Data-driven materials sciences
Complex concentrated alloys
Combinatorial experiments
Nanoindentation
Specific hardness
Acesso em linha:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2238785424026814
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