編輯推薦：加快高熵合金的計算建模和設計，該方法比目前的策略時間上減少了1.3萬倍以上，可以實現超出目前實際的合金計算設計。登上2021年《自然》旗下新開闢的三本期刊之一，Nature Computational Science，首期的封面文章。

高熵合金具有N個元素和組成{Cν= 1,N}的競爭性晶體結構，為獨特的化學和力學效能提供了巨大的設計空間。近日，來自美國艾奧瓦州立大學美國能源部艾姆斯實驗室的Duane D.Johnson等研究者，為了實現計算設計，使用了一種元啟發式雜化布穀鳥搜尋(CS)來動態構建合金構型模型，該模型具有目標原子位置和任意晶格上的配對機率，由超胞隨機近似(SCRAPs)與S位給出。相關論文以題為“Accelerating computational modeling and design of high-entropy alloys”發表在Nature computational science上。

論文連結：

https://www.nature.com/articles/s43588-020-00006-7

與此同時，Nature Computational Science，作為2021年《自然》旗下新開闢的三本期刊之一，該文就登上了首期該期刊的首個封面文章。

複雜固溶合金(CSAs)是近等原子高熵合金的子集，對元素N ≥ 4和元素組成{Cν= 1,N}，甚至對中熵(N =3)合金，均表現出顯著的性質。這些發現鼓勵了將CSAs應用於極端環境技術的研究，如航空航天和能源發電，例如為更高的操作溫度新增耐火元素。在耐火CSAs中，加工過程中普遍存在的空位缺陷，會對穩定性和相的選擇產生深遠的影響，從而增加了另一個設計元素。

因此，CSAs有廣闊的設計空間，來建立具有新穎或效能改進的材料(例如，抗疲勞、抗氧化、抗腐蝕和抗磨損)，但許多(特別是體積)效能，包括電阻率、熱電性、彈性和屈服強度，可以隨著微小的成分變化而迅速改變。因此，需要精確、快速生成的CSA模型來進行計算設計，並識別{Cν}匯出的屬性和熱穩定性的趨勢。然而，CSAs模型的設計空間，隨著元素數N、對數N(N−1)和位置數S呈指數增長，這是一種NP-難(NP, 不確定性多項式時間)組合問題。

為了使計算合金設計更實用，研究者採用了一種元啟發式的布穀鳥搜尋(CS)，這是一種由雌性杜鵑寄生在雛鳥身上的一種進化演算法(EA)，雌性杜鵑寄生在雛鳥身上，模仿少數宿主物種卵的顏色和圖案。CS的優點如下：(1)其全域性趨同成功率高於其他EAs；(2)其區域性和全域性搜尋由切換引數控制；(3) Lévy flights更有效地掃描解空間，沒有隨機漫步，因此優於高斯過程。CS為棘手的或無梯度的問題，提供了近似的解決方案(巢)，幾乎沒有特定問題的知識，通常只有一個適應度函式。對於複雜情況，適應度可以是不連續的(對噪聲不可微)。相關方法包括模擬退火法、遺傳演算法、粒子群法、蟻群法和蝙蝠法。

在此，研究者受CS成功案例(包括在材料設計方面)的啟發，推出了一種更高效的雜化CS，並將其用於標準函式，在這方面CS已經超過了大多數常見的EAs。該雜化CS允許有效的全域性解決方案，用於大規模的離散組合最佳化，在多個並行處理器中線性擴充套件，在站點S中線性擴充套件。例如，一個包含四個元素、128個位置的SCRAp，在幾秒鐘內就能被發現——比目前的策略時間上減少了1.3萬倍以上。因此，該方法可以實現目前超出實際的合金計算設計。

圖1 基於雜化CS最佳化的bcc等原子ABCDE固溶合金250個原子的晶胞，每個原子周圍有三個相鄰殼層為零SRO。

圖2 雜化CS和CS函式值對比迭代(客觀評價)，使6個函式達到最優。

圖3 雜化CS的效能。

圖4 雜化CS vs 僅MC最佳化的一個54原子的bcc SCRAP。

圖5 在108個位SCRAP的Cu0.75Au0.25相對於SRO的Eform。

圖6 耐火bcc TaNbMo, TaNbMoW和TaNbMoWV的SCRAPs結果。

綜上所述，研究者開發的雜化CS最佳化SCRAPs，允許設計任意複雜的固溶合金，並預測效能和趨勢，包括表面、催化和氧化，但這是其他方法目前所不能達到的。在此，研究者評估了二元到五元固溶體的穩定性和性質，並討論了模型的限定條件。然而，顯著的DFT計算資源是必要的，為廣泛的組合和屬性生成資料庫。

為了進一步加速設計，研究者將SCRAPs與高通量DFT計算相結合，以生成精確但有限的資料庫，並驗證或補充實驗資料。最後，雜化CS在其他領域(如製造業、商業、金融、科學和工程)提供了潛在的最佳化改進，只要可以定義一個合適的適應性，即可以快速評估。（文：水生）