このプロジェクトについて

# FCC MPEAにおけるHall–Petch強化のための物理情報ML このリポジトリは、M. Mulukutla、S. P. Padhyらによる*Acta Materialia*論文「Revisiting Hall–Petch strengthening in FCC multi-principal element alloys: what grain size, composition, and processing can and cannot explain」のコンパニオン資料です。 完全なデータセット、解析パイプライン全体、論文に掲載されたすべての結果表と図、LaTeXソース、ライブ結果から再生成される包括的レポート、および論文の正規値を固定する回帰テストを含みます。 ## 問い 機械学習による物性モデルは、補間を転移と誤認したり、物理的に動機づけられた記述子を、測定入力以上の情報を付加することを示さずにメカニズムと解釈したりすると、合金設計を誤導する可能性があります。本リポジトリは、Al–Co–Cr–Cu–Fe–Mn–Ni–V系における94のFCC合金条件の降伏強度（YS）とビッカース硬さ（HV）について、この問題をエンドツーエンドで扱います。 ## 5つのモデルファミリー 解析は論文の5つのファミリーごとに整理されています。ファミリー番号が大きいほど柔軟性が高いことを意味し、物理的忠実度が高いわけではありません。 - **ファミリー1**：古典的Hall–Petch（古典的および代替の結晶粒径則） - **ファミリー2**：物理記述子（VLC、Labusch、Toda-Caraballo、Wen、PCA-OLS） - **ファミリー3**：組成／プロセス（M15を含むMモデル階層） - **ファミリー4**：非線形ML（対応する線形および非線形推定器） - **ファミリー5**：記号回帰（PySR、SISSO、固定閉形式） 検証プロトコルには5分割、LOO、LOBO、文献、特異性チェックが含まれます。 ## 主要結果 すべての値はプールされたout-of-fold Q²であり、テスト時に`data/derived/data_with_vlc.csv`から再計算されます。 | ターゲット | モデル | 5分割 | LOO | LOBO | |---|---|---|---|---| | YS | ファミリー1 古典的Hall–Petch | 0.405 | 0.406 | 0.373 | | YS | ファミリー2 PCA-OLS（fold-contained） | 0.462 | 0.480 | 0.362 | | YS | ファミリー3 M3（組成依存σ₀） | 0.666 | 0.652 | 0.625 | | YS | **ファミリー3 M15（+ SD_grain相互作用）** | **0.731** | **0.694** | **0.694** | | YS | ファミリー4 Lasso S2（固定設定） | 0.683 | 0.674 | 0.621 | | YS | ファミリー4 LightGBM S2（固定設定） | 0.632 | 0.574 | 0.615 | | YS | ファミリー4 ベイズリッジ S2（ネストARMOTE-CV） | 0.685 | 0.666 | 0.613 | | HV | ファミリー1 古典的Hall–Petch | 0.086 | 0.136 | −0.077 | | HV | ファミリー4 LightGBM S1 | 0.195 | 0.323 | 0.112 | | HV | ファミリー5 固定形式（事後選択） | 0.725 | 0.727 | 0.636 | 3つの知見が主要な役割を果たします。 - **粒径分布幅は特定の形式でのみ役立つ。** SD_grainを独立した加算項としてM3に加えるとLOOは0.668に上昇しますが、LOBOは0.595に低下します。代わりにHall–Petch項を修飾させると（M15）、両方で0.694となり、M3に対するΔBIC = −20.1です。この加算的対照が、その区別を可視化します。 - **非線形性は対応する入力では何ももたらさない。** LassoとLightGBMは、バッチホールドアウト検証下で0.621と0.615に達し、ブートストラップ区間は重複しています。 - **文献には何も転移しない。** 評価されたすべての閉形式は、直接測定の文献記録に対して負のR²を示すため、そのセットは外部ベンチマークではなくストレステストとして報告されます。 ## レイアウト ``` data/raw/ Grain_Size_Summary_v3.xlsx — 唯一の真の入力 data/derived/ 計算された記述子、`make data`で再生成 scripts/ _config.py 共有パス。すべてのファミリーフォルダをインポート可能にする _figstyle.py すべての図に1つのパレットと1つのタイプスケール 00_data_preparation/ 記述子、VLC量、特徴ラダー 01_family1_grain_size/ スケーリング則、複製内スロープ 02_family2_physics_descriptors/ SSSベンチマーク、冗長性監査、PCA-OLS 03_family3_composition_processing/ Mモデル階層、SD_grainモデル 04_family4_nonlinear_ml/ チューニング済みパネル、対応入力比較 05_family5_symbolic_regression/ PySRグリッド、SISSO変種 06_validation/ グループ化CV、文献テスト、特異性監査 07_hardness_tabor/ Tabor比とHV–YS順位解析 figures/ すべての出版図 results/ CSV出力。それぞれが名前付きスクリプトによって生成される analysis_plots/ 探索的および診断図 paper/ main.tex、supplementary.tex、references.bib、figures/ report/ generate_report.py + Comprehensive_Analysis_Report.docx notebook/ ジェネレーター + 生成された.ipynb docs/ reproducing.md、validation_protocol.md tests/ 正規値を固定する回帰テスト ``` ## クイックスタート ```bash pip install -r requirements.txt make test # 約1秒 — すべての主要値を再計算してチェック make figures # キャッシュされた結果からすべての出版図を再生成 make report # ライブ結果からWordレポートを再構築 make paper # main.pdfとsupplementary.pdfをビルド make help # すべてのターゲット ``` 完全なステージ順序とタイミング：`docs/reproducing.md`。 ## 再現性 `make test`は、Mモデル階層、ファミリー1ベースライン、Tabor比、データセット監査を**生の派生データから**再計算し、論文に記載された値と照合します。また、すべての図と表が本文で相互参照されていること、および含まれるすべての図ファイルが存在することをチェックします。解析が変更されると、論文がずれる前にテストが失敗します。 **ネストARMOTE-CVパネル**は再実行ではなく検証されます。そのジェネレーターは、フォールドごとに1つのOptunaスタディ、1つの選択されたパラメータセット、1組の特徴量およびターゲットスケーラーを保存します。6つのLOBOフォールドにわたり、5つのチューニング済みベイズリッジハイパーパラメータは6つの異なる値を取り、各スケーラーはその訓練分割のみでフィットされます。これらのオブジェクトを再ロードし、各ホールドアウトバッチを予測すると、6つのフォールドスコアすべてが正確に再現され、プールされたLOBO Q²は0.613（RMSE 50.5 MPa）となります。したがって、ネストは主張ではなく実証されています。 これらのアーティファクトはリポジトリに同梱されており、`scripts/04_family4_nonlinear_ml/armote_cv/`にあります。何が保持され、何が上流に残されたかについては、そこのREADMEを参照してください。 2つの解析は**アーカイバル**であり、ここでも論文でも`make`でも再生成されません。 | アーカイバル結果 | 理由 | |---|---| | ベイズPSIS-LOOスタッキング重み | PyMCの事後ドローが保持されなかった | | 外側ループPySR性能 | 方程式が完全データフロントで選択された | 論文はこれらをアーカイバルとして報告し、再計算*可能*な対応する頻度主義量（M15のOLS係数、情報量基準、グループ化CVスコア）は`make sdgrain`によって再生成されます。 ## 図 すべての図は`scripts/_figstyle.py`をインポートするため、文書全体で1つのOkabe–Itoパレットと1つのタイプスケールを使用します。色は唯一のチャネルではありません。バッチは異なるマーカー形状を持ち、モデルファミリーは位置で区別され、符号付き量はその値を印刷します。図は最終印刷幅で描画されるため、スクリプト内のポイントサイズはページ上のポイントサイズと同じです。パレットは模擬2型3色覚、1型3色覚、3型3色覚でチェックされました。 ## 引用 `CITATION.cff`を参照してください。Zenodoのアーカイバルメタデータは`.zenodo.json`にあります。 ## ライセンス MIT — `LICENSE`を参照してください。生の実験データセットと文献コンパイルは含まれますが、引用文献のPDFは再配布されません。 ## 謝辞 Army Research Laboratoryの協力協定W911NF-22-2-0106の下で支援されました。