《npj Computational Materials》：Probing multi-dimensional composition spaces in search of strong metallic alloys
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本研究针对难熔复杂浓缩合金(RCCA)设计缺乏预测理论的瓶颈，通过大规模分子动力学(MD)模拟结合高斯过程回归(GPR)优化策略，系统探索了Fe-Ta-W和Nb-Ta-Mo-W体系的高强度成分。意外发现最高强度出现在二元边界区域，并揭示了大应变下泰勒硬化(Taylor hardening)为主导的强化机制，为高性能合金开发提供了新范式。
在高温极端环境下，传统金属材料往往因强度急剧下降而失效，而难熔复杂浓缩合金（RCCA）因其卓越的高温性能成为航空航天、能源装备等领域的理想候选材料。然而，由于多元成分带来的巨大设计空间，传统"试错法"开发模式效率低下，且缺乏对RCCA强化机制的深入理解，严重制约了高性能合金的理性设计。
为突破这一瓶颈，研究人员在《npj Computational Materials》发表的研究中，采用计算材料学前沿手段系统探索了合金强化机制。通过结合嵌入原子模型（EAM）和光谱邻域分析势（SNAP）两种势函数，对Fe-Ta-W和Nb-Ta-Mo-W两个典型RCCA体系进行大规模分子动力学（MD）模拟，并引入高斯过程回归（GPR）机器学习方法高效导航多维成分空间。
关键技术方法包括：1）基于嵌入原子模型（EAM）和光谱邻域分析势（SNAP）的分子动力学（MD）模拟；2）高斯过程回归（GPR）驱动的迭代优化算法；3）晶体塑性理论框架下的位错动力学分析。
成分空间探索与强化效应
通过系统扫描成分空间，发现多数RCCA成分表现出显著的鸡尾酒强化效应，其强度甚至超过最强组元钨。值得注意的是，最强成分并非位于成分空间中心区域，而是出现在二元边界，这一发现颠覆了传统认知。
位错机制主导塑性变形
原子尺度模拟表明，与纯BCC金属类似，RCCA的塑性响应主要由螺位错控制。通过实时追踪位错演化过程，研究人员观察到在初始变形阶段，位错形核和运动是主要塑性载体。
大应变下的硬化机制转变
随着应变增加（>5%），位错增殖和相互作用逐渐成为主导机制，即经典的泰勒硬化过程。这种机制转变解释了RCCA在高应变条件下仍能保持优异强度的本质原因。
研究结论表明，通过计算引导的成分设计策略可有效突破传统合金性能极限。二元边界区域的高强度现象提示我们应重新审视多元合金的设计理念。泰勒硬化机制的主导地位为理解RCCA力学行为提供了新视角，建立的模拟预测框架为加速高性能合金开发奠定了方法论基础。这项研究不仅推进了对RCCA强化机制的认知，更为材料基因工程理念在高温合金领域的实践提供了成功范例。
