Desenvolvimento de Ligas de Alta Entropia com Propriedades Magnetocalóricas Otimizadas e Livres de Terras-Raras: Seleção por Inteligência Artificial e Validação Experimental

• Processo: 24/21293-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2029
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Materiais e Metalúrgica - Metalurgia Física
• Pesquisador responsável: Francisco Gil Coury
• Beneficiário: Caroline Binde Stoco
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/02770-7 - Engenharia de Materiais Computacional Integrada ICME: aplicada à modelagem, fabricação, teste e caracterização de ligas de alta entropia, AP.PNGP.PI
• Assunto(s): Algoritmos genéticos Caracterização Efeito magnetocalórico Ligas de alta entropia Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: algoritmo genético | Cálculos de Primeiros Princípios (DFT) | Caracterização | Efeito Magnetocalórico | Ligas de Alta Entropia | machine learning | Integrated Computational Materials Engineering (ICME)

Resumo

Este projeto visa desenvolver e otimizar ligas de alta entropia (HEAs) com efeito magnetocalórico (MCE) para aplicação em tecnologias de refrigeração magnética sustentável. Considerando que as soluções de refrigeração atuais baseadas em ciclos de compressão de gases enfrentam desafios ambientais e de eficiência, o uso de materiais magnetocalóricos sólidos e livres de emissões oferece um caminho promissor. Para enfrentar o obstáculo da escassez de materiais magnetocalóricos com propriedades cíclicas otimizadas, este estudo irá empregar um algoritmo genético acoplado a técnicas de machine learning e cálculos de primeiros princípios, permitindo a exploração de um vasto espaço composicional das HEAs. O objetivo é identificar ligas HEAs sem a adição de elementos de terras raras que exibam um efeito magnetocalórico robusto, baixa histerese térmica e magnética e propriedades mecânicas aceitáveis. Para tanto, serão selecionadas ligas que apresentem pequena variação de volume na transformação magnetoestrutural austenita-martensita e temperatura de Curie próxima à ambiente. Por fim, a metodologia proposta é também composta por validação experimental. Duas ligas com propriedades otimizadas serão selecionadas pelo algoritmo genético, sintetizadas em forno a arco com materiais de alta pureza e caracterizadas por meio de difração de raios X (DRX), microscopia eletrônica de varredura (MEV), calorimetria diferencial de varredura (DSC) e medidas magnéticas. Os experimentos buscam validar as predições realizadas pela modelagem computacional.