高性能铸造铝合金设计：相图计算与机器学习技术的结合

针对上述问题，中南大学张利军教授团队指出，基于相图计算的计算热力学（）与数据驱动的机器学**技术相结合是实现高性能铸造铝合金设计的有效方法。相关综述论文以“for of by and”为题发表在《材料科学学报》上。论文第一作者为中南大学博士生王毅，通讯作者为中南大学张利军教授和高建宝博士，合作者包括美国伍斯特理工学院刘光臣博士。

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论文首先综述了计算热力学与机器学**技术在铝合金设计中的应用现状，指出了计算热力学与机器学**技术在合金设计中的作用，如图1所示。利用计算热力学方法分析合金成分和工艺参数（如温度、时间）对合金铸造性能、晶粒细化、组织改性、固溶强化、沉淀硬化和热处理机理的影响，构建合金成分、工艺与组织之间的定量关系；同时利用机器学**技术提高计算热力学的计算效率，增强数据处理能力。此外，结合实测的力学性能数据，建立机器学**数据集，训练合金成分与力学性能之间的相关性，进一步建立合金成分、工艺、组织与性能之间的定量关系，筛选合金成分，优化制备工艺，实现高性能铸造铝合金的高效设计与开发。

图1.计算热力学结合机器学**技术，构建合金“成分-加工-组织-性能”之间的定量关系，实现铸造铝合金的高效设计。

随后，论文介绍了计算热力学方法与机器学**技术的核心点：热力学数据库与机器学**结构，简要介绍了现有的商用/公开的铝合金热力学数据库、用户自定义热力学数据库、机器学**技术组件及机器学**使用条件，为利用计算热力学方法与机器学**技术进行材料设计提供前提条件。

接下来，作者对计算热力学方法和机器学**技术驱动的不同铸造铝合金设计进行了一系列成功的案例研究，包括传统应用、计算热力学驱动的Sc改性Al-Si-Mg系列合金设计，以及计算热力学和机器学**驱动的Sr改性A356合金设计，如图2所示。同时作者指出，耦合计算热力学方法和机器学**技术铸造铝合金，不仅可以实现合金成分和工艺的高效设计，还可以辅助分析合金的强韧化机理。

图2 计算热力学与机器学**驱动的高性能Al-Si-Mg铸造铝合金成分/工艺设计及强化机制研究示例

最后作者指出了计算热力学与机器学**协同在铝合金中的应用前景，如图3所示。（1）将计算热力学与机器学**耦合，应用机器学**加速分布式任务管理系统（Malac-），提高合金设计效率，加快合金设计进程。（2）将此方法扩展至合金热处理机理设计中，实现合金热处理工艺的个性化开发。（3）将此方法拓展到不同的制备工艺，如增材制造、高压铸造等领域。

这项研究工作对促进铸造铝合金的高效设计具有巨大的前景。

图3 计算热力学与机器学**共同驱动铝合金设计的应用前景示例