据德国马克斯·普朗克可持续材料研究所10月15日消息，该所与上海交通大学等机构开发机器学习合金设计方法，利用废金属中的杂质作为合金化元素，制备高性能再生球墨铸铁。研究通过神经网络与树搜索优化合金成分及加工条件，并利用实验反馈迭代模型。相较既有再生铸铁数据中的参照水平，新设计在延伸率相当时抗拉强度最高提高15.2%，或在强度相当时断裂延伸率最高提高73.2%；相较掺入原生铁的传统工艺，制造成本降低8.1%。相关成果发表于《科学进展》，该方法未来有望拓展至再生钢、铝和铜合金。
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