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高熵合金（HEAs）是一類隨機合金，一般由5種或5種以上的元素組成，各種元素的比例接近於等組分，通常能表現出非常優異的力學性能。由於HEAs具有高維度的組分空間，並且對於合金的組分沒有明顯的物理限制，所以高熵合金擁有巨大的優化空間，以提高一種或多種材料屬性（例如力學屬性裡的屈服強度，極限強度，塑性，等等）。 但這為指導新型多組分貴金屬HEAs的設計、預測其屈服強度帶來了挑戰。
來自瑞士聯邦理工學院洛桑分校（EPFL）多尺度力學模擬實驗室（LAMMM）以及國家計算設計和新材料發現中心（NCCR MARVEL）的尹冰輪 博士後和William Curtin教授，提出了一種通用的方法。根據新近提出的溶質強化模型理論，利用第一性原理（密度泛函理論，DFT）計算出模型所需要的材料基本屬性，然後通過模型理論可以預測出任何隨機合金（包括高熵合金）的屈服強度。在這裡，所需要計算的材料基本屬性都在DFT的計算能力範圍之內，可以保證計算結果的準確性。DFT計算的物理量包括隨機合金中各種元素的平均錯配體積、合金晶格常數、彈性常數和穩定的堆垛層錯能。對於貴金屬HEAs體系RhIrPdPtNiCu，該方法預測的屈服強度583 MPa與實驗測得的強度527 MPa相當接近。同時他們還評估了該方法的不確定性，也評估了多種掃描組分空間的方案，以優化材料性能（尋找最高屈服強度的組分）。該研究可以不依賴於任何擬合參數，而實現屈服強度的預測；在沒有任何實驗輸入的情況下，所建立的合金成分與屈服強度之間的定量聯繫，可以用於探索新的、有潛力的、高強度高熵合金，並為高強度合金的「計算指導設計」提供了重要途徑。
該文近期發表於npj Computational Materials 5: 14 (2019)，英文標題與摘要如下，點擊左下角「閱讀原文」可以自由獲取論文PDF。
First-principles-based prediction of yield strength in the RhIrPdPtNiCu high-entropy alloy
Binglun Yin & William A. Curtin
Abstract High-entropy alloys are random alloys with five or more components, often near equi-composition, that often exhibit excellent mechanical properties. Guiding the design of new materials across the wide composition space requires an ability to compute necessary underlying material parameters via ab initio methods. Here, density functional theory is used to compute the elemental misfit volumes, alloy lattice constant, elastic constants, and stable stacking fault energy in the fcc noble metal RhIrPdPtNiCu. These properties are then used in a recent theory for the temperature and strain-rate dependent yield strength. The parameter-free prediction of 583 MPa is in excellent agreement with the measured value of 527 MPa. This quantitative connection between alloy composition and yield strength, without any experimental input, motivates this general density functional theory-based methodological path for exploring new potential high-strength high-entropy alloys, in this and other alloy classes, with the chemical accuracy of first-principles methods.
本文系網易新聞·網易號「各有態度」特色內容
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