近日，湖南国家应用数学中心龙志林教授团队从弹性的视角通过多种机器学习方法对非晶合金的弹性模型进行改进和优化，用以指导非晶合金的设计与开发。相关工作以“基于改进弹性模型的机器学习驱动非晶合金的理性设计”(Machine learning driven rationally design of amorphous alloy with improved elastic models)为题，发表在国际权威期刊《材料与设计》（Materials & Design,中科院1区，TOP期刊，影响因子9.417）上。

自上世纪60年代首次发现非晶态合金以来，科研人员一直在致力于开发具有良好玻璃形成能力（GFA）和理想力学性能的非晶合金成分。弹性常数作为非晶态合金的经典物理参数，为连接化学成分、原子结构和宏观性能提供了新的视角。然而，现有的一些弹性模型在弹性常数的预测精度上是粗略的，并且仅适用于某些非晶体系(不包括含有类金属元素的非晶态合金体系)。因此，采用一些新的研究方法建立起预测精度高、操作简单、适用性广、解释性良好的弹性预测模型具有重要意义。

文章聚焦非晶合金的理性设计这一热点与难点，从弹性的角度基于数据驱动的机器学习策略对非晶合金展开了较为全面的研究。通过分别使用合金成分和结构描述符作为机器学习的输入，利用贝叶斯优化对模型进行了优化，留一法交叉验证对模型进行了生成，以及SHAP法对模型进行了解释。与之前报道的“混合法则”和“双相模型”等弹性模型相比，该方法具有精度高、操作简单、适用性广和解释性良好的显著优势。基于模型的解释发现，摩尔体积和鲍林电负性是影响非晶合金弹性常数的关键因子。通过对两个三元非晶合金体系的GFA与塑性预测，所建立的弹性模型的性能得到了很好的验证。

（非晶合金的弹性模型ML建立过程）

最后，基于改进的弹性模型，研究团队提出了一个基于四步策略的非晶合金设计框架。研究结果对加速非晶合金成分筛选和性能优化具有较大应用前景。

（基于弹性视角的非晶合金设计框架）

据悉，今年5月，龙志林课题组硕士生陈莎莎的论文Effects of particle size on the particle breakage of calcareous sands under impact loadings 发表于期刊Construction and Building Materials 。（中科院1区，TOP期刊）论文通过系列均匀钙质砂的冲击荷载试验，研究了冲击载荷作用下钙质砂的尺寸依赖性行为，基于不同尺寸钙质砂的孔隙比与输入能量的关系，提出了临界能量的概念来解释砂土的抗冲击性能。此外，还提出了用于评价砂土破碎敏感性的“破碎敏感性指数”。

2021年10月，龙志林课题组博士生旷杜敏的论文A discrete element method (DEM)-based approach to simulating particle breakage 发表于期刊 Acta Geotechnica 。（中科院1区，TOP期刊）论文以离散单元法为基本数值框架，提出了一种新的颗粒破碎模拟方法，有效规避了传统基于离散元法的颗粒破碎模型方法中易于出现的质量或体积不守恒以及外部应力引入等问题。

龙志林教授长期致力于非晶合金等金属材料设计与力学行为、岩土工程材料宏微观力学行为等方面研究，在国际及国内学术刊物发表论文90余篇，先后承担国家重点研发计划项目、国家自然科学基金、省科技重大专项、省自然科学基金等科研项目20余项，主持纵向科研经费过千万，主编《金属玻璃的发展与应用》一书入选“十四五”国家重点图书出版物专项规划项目。