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RMR 综述荐读|阮莹教授团队视角:Ti–Al–Zr 合金熔体电磁与热物性的主动学习预测

更新时间:2026-01-15 09:15:23 阅读量:31
导读:导语高温合金熔体的热物性与电磁物性是铸造、增材制造及电磁冶金过程模拟中的关键输入参数。然而,这类物性往往难以
导语

高温合金熔体的热物性与电磁物性是铸造、增材制造及电磁冶金过程模拟中的关键输入参数。然而,这类物性往往难以通过实验系统获取,尤其在多元合金体系中,实验成本高、数据稀缺,长期制约了工艺设计与数值模拟的精度。


西北工业大学阮莹教授团队在 Review of Materials Research 发表的综述中,围绕 Ti–Al–Zr 合金熔体的电磁-热物性预测问题,系统总结了主动学习(Active Learning)与数据驱动建模方法在材料物性预测中的最新进展,展示了计算智能方法在复杂合金体系中的应用潜力。
文章信息
DOI:https://doi.org/10.1016/j.revmat.2025.100004
文章亮点速览
       
多元合金熔体物性为何难以获得
01
文章首先指出,Ti–Al–Zr 等高温结构合金在液态条件下具有:
  • 实验测量难度大、重复性差;
  • 物性随成分与温度高度非线性变化;
  • 传统经验模型适用性有限。
因此,如何在有限数据条件下实现高精度、高效率的物性预测,成为材料计算与工艺模拟中的关键科学问题。
       
主动学习应对数据稀缺难题
02
该综述的突出贡献在于系统阐述了主动学习策略在合金物性预测中的优势。作者指出,与传统机器学习依赖大量数据不同,主动学习通过:
  • 在模型不确定性最大的区域自适应选取样本;
  • 动态平衡预测精度与计算/实验成本;
  • 显著减少所需训练数据量,
从而在数据稀缺场景下仍可获得可靠的预测结果。
       
Ti–Al–Zr 合金的示范性研究
03
 Ti–Al–Zr 合金体系为例,文章展示了主动学习模型在预测熔体电导率、热导率等关键物性方面的有效性。结果表明,该方法不仅能够捕捉成分与温度对物性的耦合影响,还具备良好的泛化能力,为复杂多元合金体系提供了可推广的建模范式。
       
学术意义与工程启示
04
从学术角度看,该综述的价值体现在:
  • 主动学习思想引入合金熔体物性研究,拓展了材料信息学的应用边界;
  • 为实验-计算-数据协同研究提供了方法论参考;
对高温合金、增材制造及电磁冶金过程建模具有直接指导意义。
结语
总体而言,该工作不仅总结了数据驱动物性预测的研究进展,更强调了如何在有限数据条件下做出可信预测这一具有普遍意义的方法学问题。对于从事材料计算、合金设计与先进制造研究的学者而言,这是一篇值得深入研读的参考文献。
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作者介绍

阮莹,教授,博导,国家杰出青年科学基金获得者,美国麻省理工学院访问学者。陕西省科技创新团队带头人,陕西省杰出青年科学基金获得者,入选陕西省“特支计划”科技创新领军人才。


主持国家自然科学基金联合重点项目、面上项目等科研课题10余项,参与国家载人航天工程、国家自然科学基金创新研究群体等重大项目。主要从事新型材料制备与性能、空间凝固特征与机理、金属功能材料性能、多孔材料设计与表征及高温材料热物理性质等研究工作。近年来获陕西青年科技奖、中国材料研究学会技术发明一等奖、陕西省科学技术一等奖和二等奖。


与美国麻省理工学院、俄罗斯科学院、台湾清华大学等多家知名科研机构建立长期科研合作关系。
阅读原文
点击链接,免费获取全文:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S305091302500004X
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