摘要
摘要
由于无序结构和独特的玻璃化转变机制，金属玻璃（MetallicGlasses，MGs）
呈现出优异的机械性能，如极高的强度和硬度、高耐磨性和耐腐蚀性等。这些
优异的机械性能使MGs有被应用于多个领域的潜力。然而，有限的玻璃形成能
力（GlassFormingAbility，GFA）是限制其广泛应用的挑战之一。大多数报道称
MGs的临界尺寸小于10mm，这成为大型零部件工业制造的主要限制因素。因
此，开发具有高GFA的潜在MGs是其实际应用的关键研究之一。
本文收集整理了规范完善的MGs数据集，基于机器学习算法对MGs的玻
璃化转变温度T、临界直径D和临界冷却速率R进行预测研究。基于元素
gmaxc
属性和先验知识建立了广泛的特征空间，通过方差过滤、相关性过滤和递归特
征消除三步特征选择法进行特征降维。建立的T高精确预测模型LGB（Light
g
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GradientBoostingMachine）在训练集交叉验证和测试集的决定系数R分别为
0.9849和0.9813。建立的XGBoost（eXtremeGradientBoosting）D预测模型
max
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交叉验证R为0.7571，新构建的热导率差异和密度混合熵两个特征在D预
max
测中表现了重要作用。基于D模型的特征深入分析，建立了一个新的GFA规
max
则：热导率差异在0.60至1.32之间，密度混合熵高于1.05的组分倾向于有较
高的GFA。利用D模型筛选出了数据集中没有实验测量值的高GFA组分。
max
本文在T和D模型分析的重要特征基础上建立了两个参数的经验公式，
gmax
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T公式的拟合系数r和决定系数R分别为0.9387和0.8738，最优D公式的
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拟合系数r和决定系数R分别为0.687和0.472。基于D数据集，首次将迁
max
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移学习应用于R小数据集的预测，决定系数R从0.70提高到0.80。首次将深
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度生成模型应用于MGs组分生成，筛选出了18个潜在的具有高GFA的新型
MGs组分，并利用本文建立的模型给出了18个组分的T、D、R预测值。
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本文建立的经验公式与GFA规则为MGs研究提供了新的见解，迁移学习
与深度生成模型的应用为今后的研究提供了新的思路，预测的高GFA组分
为进一步的实验研究提供了机遇。
关键词：金属玻璃；