轻质难熔高熵合金由轻质的Al、Ti以及难熔Nb、Mo、Hf等元素构成，具有较低的合金密度，同时继承了传统MoNbTaWHf基难熔高熵合金高强度、高硬度、耐腐蚀等特性，在结构材料领域具有重要的应用价值。但高熵合金成分空间大、元素间相互作用复杂，实现新型高性能轻质难熔高熵合金的高效设计难度大。来自中南大学粉末冶金国家重点实验室的张利军教授团队，提出了一种结合特征分析与逐层多目标优化设计方法的机器学习驱动合金设计策略，可用少量已报道的实验数据来训练模型，进而实现轻质难熔高熵合金相结构与力学性能的准确预测。

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