Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
The Governing Council of the University of Toronto
$280,000.00
Accelerating design and development of high entropy alloys using machine learning
EF 2021-22 · 2021-04-01
Résumé
High entropy alloys (HEAs) are a new class of metallic materials that contain five or more metals in equimolar or near-equimolar ratios, which have higher strength, ductility, fracture toughness, and catalytic activity compared to traditional alloys that are made by solution hardening, precipitation hardening, and grain refinement. Considering that there are 75 stable elements that are not toxic, radioactive or noble gases, millions of new alloy systems are possible.
The main goal of this Project is to develop and apply machine learning techniques for discovery, design and development of HEAs with desired properties for high-temperature structural, and catalytic applications. This Project will speed up the exploitation of the subtle relationships between the composition and properties of materials, and machine learning (ML) will help screen candidate HEAs that have desired mechanical and functional properties. In this Project, candidate materials will be synthesized and optimized, with the research team intending to design and develop new HEAs for high-temperature structural applications (e.g. in gas turbine), and functional applications (e.g. catalysts for CO2 reduction to methane and methanol).
Ministère
Programme
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Emplacement
Toronto|Toronto, Ontario, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Numéro d'entreprise
108162330
Type
Grant
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions
Modifications
Chaque version de l'entente telle que publiée, de la plus ancienne à la plus récente, avec son total à cette version. Le montant ci-dessus est le plus récent.
| Modification | Date | Exercice financier | Total |
|---|---|---|---|
| 0 | 2021-04-01 | 2021-22 | $280,000.00 |
| 1 | 2021-04-01 | 2021-22 | $280,000.00 |
Tel que publié
Additional Information
This agreement has been amended 1 time(s). The end date of this agreement has been modified by 365 days.
Additional Information (French)
Cet accord a été modifié 1 fois. La date de fin du présent accord a été changé de 365 jours.
Agreement End Date
2024-03-31
Agreement Number
969088
Agreement Start Date
2021-04-01
Agreement Title
Accelerating design and development of high entropy alloys using machine learning
Agreement Title (French)
Conception et développement accélérés d’alliages à haute entropie par l’apprentissage automatique
Agreement Type
Grant
Agreement Value
$280,000.00
Amendment Date
2023-01-25
Amendment Number
1
Description
High entropy alloys (HEAs) are a new class of metallic materials that contain five or more metals in equimolar or near-equimolar ratios, which have higher strength, ductility, fracture toughness, and catalytic activity compared to traditional alloys that are made by solution hardening, precipitation hardening, and grain refinement. Considering that there are 75 stable elements that are not toxic, radioactive or noble gases, millions of new alloy systems are possible.
The main goal of this Project is to develop and apply machine learning techniques for discovery, design and development of HEAs with desired properties for high-temperature structural, and catalytic applications. This Project will speed up the exploitation of the subtle relationships between the composition and properties of materials, and machine learning (ML) will help screen candidate HEAs that have desired mechanical and functional properties. In this Project, candidate materials will be synthesized and optimized, with the research team intending to design and develop new HEAs for high-temperature structural applications (e.g. in gas turbine), and functional applications (e.g. catalysts for CO2 reduction to methane and methanol).
Description (French)
Nouvelle catégorie d’alliages composés de cinq métaux ou plus de rapports molaires identiques ou presque, les alliages à haute entropie (AHE) sont plus robustes et ductiles. Ils résistent mieux aux fractures et leur activité catalytique dépasse celle des alliages classiques durcis par trempage, précipitation ou affinage. Sachant qu’il y a 75 éléments stables non toxiques ni radioactifs hors des gaz nobles, on peut envisager des millions de nouveaux alliages de ce type.
Le projet consiste essentiellement à mettre au point des techniques d’apprentissage automatique et à les appliquer à la recherche, à la conception et au perfectionnement d’AHE présentant les propriétés qui conviennent aux applications structurales à haute température et aux applications catalytiques. Le projet accélérera l’exploitation des liens subtils entre la composition et les propriétés du matériau, et l’apprentissage automatique (AA) facilitera la sélection des AHE prometteurs, c’est-à-dire ceux qui possèdent les propriétés mécaniques et fonctionnelles recherchées. Dans le cadre du projet, on synthétisera et optimisera des matériaux intéressants avec l’équipe de recherche qui désire créer et développer des AHE pour les applications structurales à température élevée (turbines à gaz) et les applications fonctionnelles (catalyseurs convertissant le CO2 en méthane et en méthanol).
Expected Results
In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems.
Expected Results (French)
À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.
Federal Riding
University–Rosedale
Federal Riding (French)
University–Rosedale
Federal Riding Number
35110
NAICS Code
541710
Organization Code
nrc-cnrc
Organization
National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
Program Name
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Program Name (French)
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
Program Purpose
Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas.
Program Purpose (French)
Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.
Recipient Business Number
108162330
Recipient City
Toronto|Toronto
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
The Governing Council of the University of Toronto
Recipient Postal Code
M5G 1L5
Recipient Province or Territory
ON
Recipient Type
S
Reference Number
172-2021-2022-Q1-969088