Solid Solution Strengthening in High-Entropy Alloys تقوية المحلول الصلب في السبائك عالية الانتروبي Renforcement de la solution solide dans les alliages à haute entropie Fortalecimiento de la solución sólida en aleaciones de alta entropía

This book chapter discusses solid solution strengthening (SSS) as one of the main hardening mechanisms in high-entropy alloys (HEAs) that form basis as one of its core effects (lattice distortion). The various techniques used to quantify SSS and the role of different substitutional and interstitial elements/atoms in improving the strength of HEAs are outlined in detail. This review provides a good assessment on ways to enhance the mechanical properties of HEAs to suit the extreme demands of modern engineering applications. Based on theoretical modeling and experimental validation, Al and Nb provide superior substitutional SSS in face-centered cubic and body-centered cubic crystal structures, while carbon has a 50% more effect on improving the mechanical properties of HEAs than in stainless and twinning-induced plasticity steels. Moreover, a detailed description of the application of machine learning in design of HEAs shows that trial and error can eliminated in identifying HEAs with exceptional yield strength. The atomic size difference should be used to evaluate the lattice distortion effect. يناقش هذا الفصل من الكتاب تقوية المحلول الصلب (SSS) كواحدة من آليات التصلب الرئيسية في السبائك عالية الإنتروبية (HEAs) التي تشكل الأساس كأحد آثارها الأساسية (تشوه الشبكة). يتم توضيح التقنيات المختلفة المستخدمة لتحديد كمية SSS ودور العناصر/الذرات البديلة والخلالية المختلفة في تحسين قوة HEAs بالتفصيل. توفر هذه المراجعة تقييمًا جيدًا لطرق تعزيز الخواص الميكانيكية لـ HEAs لتتناسب مع المتطلبات القصوى للتطبيقات الهندسية الحديثة. استنادًا إلى النمذجة النظرية والتحقق التجريبي، يوفر Al و Nb SSS بديليًا فائقًا في الهياكل البلورية المكعبة التي تركز على الوجه والتي تركز على الجسم، في حين أن الكربون له تأثير أكبر بنسبة 50 ٪ على تحسين الخواص الميكانيكية لـ HEAs مقارنة بالفولاذ اللدن المقاوم للصدأ والتوأمة. علاوة على ذلك، يوضح وصف مفصل لتطبيق التعلم الآلي في تصميم HEAs أنه يمكن القضاء على التجربة والخطأ في تحديد HEAs بقوة إنتاجية استثنائية. يجب استخدام فرق الحجم الذري لتقييم تأثير تشوه الشبكة. Ce chapitre du livre traite du renforcement de la solution solide (SSS) comme l'un des principaux mécanismes de durcissement dans les alliages à haute entropie (HEA) qui forment la base de l'un de ses effets centraux (distorsion du réseau). Les différentes techniques utilisées pour quantifier les SSS et le rôle des différents éléments/atomes substitutifs et interstitiels dans l'amélioration de la résistance des HEA sont décrits en détail. Cette revue fournit une bonne évaluation des moyens d'améliorer les propriétés mécaniques des HEA pour répondre aux exigences extrêmes des applications d'ingénierie modernes. Sur la base de la modélisation théorique et de la validation expérimentale, Al et Nb fournissent des SSS de substitution supérieurs dans les structures cristallines cubiques à faces centrées et cubiques à corps centré, tandis que le carbone a un effet 50 % plus important sur l'amélioration des propriétés mécaniques des HEA que dans les aciers à plasticité induite par l'acier inoxydable et le jumelage. De plus, une description détaillée de l'application de l'apprentissage automatique dans la conception des HEA montre que les essais et les erreurs peuvent être éliminés dans l'identification des HEA avec une limite d'élasticité exceptionnelle. La différence de taille atomique doit être utilisée pour évaluer l'effet de distorsion du réseau. Este capítulo del libro analiza el fortalecimiento de soluciones sólidas (SSS) como uno de los principales mecanismos de endurecimiento en aleaciones de alta entropía (HEA) que forman la base como uno de sus efectos centrales (distorsión reticular). Se describen en detalle las diversas técnicas utilizadas para cuantificar el SSS y el papel de los diferentes elementos/átomos sustitucionales e intersticiales en la mejora de la resistencia de los HEA. Esta revisión proporciona una buena evaluación sobre las formas de mejorar las propiedades mecánicas de los HEA para adaptarse a las demandas extremas de las aplicaciones de ingeniería modernas. Con base en el modelado teórico y la validación experimental, el Al y el Nb proporcionan un SSS de sustitución superior en estructuras cristalinas cúbicas centradas en la cara y cúbicas centradas en el cuerpo, mientras que el carbono tiene un 50% más de efecto en la mejora de las propiedades mecánicas de los HEA que en los aceros inoxidables y de plasticidad inducida por hermanamiento. Además, una descripción detallada de la aplicación del aprendizaje automático en el diseño de HEA muestra que la prueba y el error pueden eliminarse al identificar HEA con un límite elástico excepcional. La diferencia de tamaño atómico debe utilizarse para evaluar el efecto de distorsión de la red.