AI 正在重写材料测试规则：5 大影响，早看早领先！

Role of AI

实验室人员需要多长时间才能从应力–应变曲线中提取抗拉强度（Rm）等拉伸性能指标？当一次性测试多个样品时，耗时非常可观。

借助 AI，该步骤通常可在数秒内完成。AI算法可自动识别曲线或结果数据表中的关键特征点——无论依据 ISO 6892-1、ASTM E8 或任何其它试验标准。这不仅节省时间，还能减少主观误差，并标记出需由专家复核的异常结果。

在需要光学显微成像分析的场景中，AI 同样能加速评估并降低错误率。例如，在布氏、维氏或洛氏硬度试验中，AI 可高效、可靠地识别并量化硬度压痕的几何特征。

若能在缺陷形成前识别材料异常，将显著提升可靠性。AI 可通过异常检测（Anomaly Detection）算法挖掘测试数据中的隐含模式与微小偏移，实现批次间变异（Batch-to-batch Variation）的早期识别，并标记异常样品（Outlier Specimens）。

为此，需将所有测试原始数据集中存储。用户可通过 testXpert? Analytics 测试数据管理与分析平台统一访问来自各试验机的全部数据。

如何针对新部件几何特征优化测试策略？AI 可基于历史测试经验，自动推荐关键参数——如载荷水平、位移速率及试验温度。若设备支持自适应闭环控制，系统还可实时根据材料响应调整加载路径。

需注意，并非所有测试标准（如 ISO 6892-1 或 ASTM E8）均允许采用闭环应变控制；一旦标准许可，便可显著缩短测试周期并降低无效试验比例。

AI 与全自动材料测试系统可谓天作之合。AI 算法可直接部署于全自动测试平台及试样上料/分拣系统，实现智能控制：

? 利用机器视觉完成试样几何识别、缺陷检测与自动分拣；

? 实时分析测试过程中试样的变形与断裂行为，提升测试通量并增强流程稳定性。

为此，测试系统需集成工业相机或视觉传感器，并配备实时测控硬件。同时，测试软件应提供开放 API 或标准化通信接口（如 OPC UA、GigE Vision），确保视觉与力学数据的无缝同步。

能否在不开展物理试验的前提下完成测试？AI 驱动的数字孪生能够基于材料本构模型实时模拟材料响应，并与物理试验结果进行闭环校准。对于成本高昂或难以获得的部件，用户可先通过虚拟试验评估性能，再按需补充物理验证。

在安全性关键场景下，仍需在实际服役条件下进行物理试验。更通行的做法是将两者融合：

? 先执行高保真的虚拟试验，筛选高风险工况；

? 再针对关键工况开展定向物理试验；

? 定期用物理试验数据对孪生模型进行校准与验证，实现数据反哺与模型更新。