北京科技大学王鲁宁教授团队 | 基于人工智能的轻质合金强度与应力腐蚀开裂抗性协同设计_最新动态

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北京科技大学王鲁宁教授团队 | 基于人工智能的轻质合金强度与应力腐蚀开裂抗性协同设计

2025-11-2027

文章引用：

Zhu Y, Zhang L, Yang R,Wang Y, Li W, Wang L. Artificial intelligence-enabled synergistic design of strength and stresscorrosion cracking resistance in light alloys. MaterialsGenome Engineering Advances. 2025;e70039.

摘要

高性能轻质合金（包括铝、钛、镁合金等）广泛应用于航空航天、交通运输及医疗领域。然而，这些合金面临的一个核心挑战在于：如何通过优化成分、热处理及加工工艺、微观结构，来平衡宏观屈服强度与应力腐蚀开裂（SCC）抗性，以实现同步提升。基于人工智能（AI）的多模态机器学习为解决该问题提供了新的思路：采用机器学习方法逆向设计合金成分及工艺，同步提升强度与抗应力腐蚀开裂性能；开展高时空分辨率原位实验，探究耦合动态力学、组织演化与腐蚀环境的应力腐蚀微裂纹萌生机制；开发集成宏观性能与微观组织的多模态关联AI预测模型，解析合金在服役环境中的宏观失效应力边界与微观组织演化。

文章重点内容介绍

轻质合金的微纳组织因结构缺陷、元素偏聚、第二相析出等造成的不均匀性，易引发局部腐蚀和应力集中，造成服役状态下高强度与耐应力腐蚀开裂的不匹配。解决该问题的关键是需通过优化成分、工艺和组织，实现强度与应力腐蚀抗性的平衡，以及涉及材料、环境和应力多因素耦合的服役预测。然而，目前轻质合金设计上缺乏针对强度及腐蚀开裂抗性的理论指导策略，基本沿用经验试错，研发周期长、成本高，难以及时满足应用需求。此外，由于关联微观结构演变与宏观失效的定量映射模型尚不完善，导致服役失效的预测缺乏统一、可靠的模型框架。

为此，本文提出几点解决该问题的建议（见图1）。（1）基于机器学习的合金强度与应力腐蚀抗性协同提升设计：提出通过机器学习来深度挖掘成分、工艺、微观结构、服役环境与性能之间的复杂映射关系，同时构建逆向预测模型，快速筛选出能同时满足强度和开裂抗性的合金成分、热处理与加工工艺，极大缩短研发周期，降低开发成本。（2）高时空分辨率原位实验研究力学载荷-微观组织-腐蚀环境耦合条件下的应力腐蚀开裂机制：利用原位同步辐射X射线成像等尖端技术，动态捕捉材料在真实服役环境下析氢反应、强化相溶解、微裂纹萌生与扩展的全过程，揭示裂纹在微观界面处的起源和早期演化。（3）合金在服役环境下微观组织演变与宏观失效行为的关联性人工智能预测模型：构建跨尺度的关联性AI模型，实现对数据及图像的智能分析与深度融合。在宏观层面，利用深度学习直接预测材料的屈服强度、阈值应力强度因子等性能指标；在微观层面，采用生成式对抗网络（GAN）、扩散模型等算法，模拟预测裂纹尖端微观结构演变、元素分布、腐蚀膜形成等关键过程。

图1.基于人工智能的高强度与高抗应力腐蚀开裂轻合金协同设计策略

作者介绍

第一作者和通讯作者

朱亚坤，北京科技大学材料科学与工程学院教授、国家高层次青年人才。博士毕业于美国犹他大学，分别在俄亥俄州立大学Fontana腐蚀中心、加州大学伯克利分校，开展博士后的学习研究工作，并以研究员身份供职于美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室。主要围绕耐蚀金属设计、微区腐蚀机制、智能监检测技术开展系统性基础研究和应用探索。主持国家自然科学基金等项目。发表多篇论文和专著。获国家高层次青年人才、劳伦斯利弗莫尔国家实验室主任论文奖、国家优秀自费留学生奖学金等奖励。

通讯作者

王鲁宁，教授，现任北京科技大学副校长，国家级人才计划入选者、北京高校卓越青年科学家项目入选者、北京市课程思政教学名师。现任中国材料研究学会常务理事、青年工作委员会副主任兼秘书长。主要从事医用金属材料及植入医疗器械的研究。主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划课题、国家工信部揭榜挂帅项目等多项科研项目。发表论文100余篇，授权发明专利40余项，其中10余项专利产业化推动了可降解锌合金植入医疗器械临床应用。近五年，获得国家科技进步二等奖1项，国家级教学成果一等奖1项。

李卫东，教授，研究员，博士生导师。国家级青年人才计划入选者。分别于2007年、2010年及2013年在中国地质大学（北京）、北京科技大学及美国田纳西大学获得学士、硕士和博士学位。从2013年起先后在美国康宁、固特异及蓝色起源公司从事研发工作。同时，从2018年起在田纳西大学材料科学与工程系先后担任兼职助理教授及兼职副教授。2023年加入北京科技大学。任《Materials Genome Engineering Advances》副主编。曾主持、参与美国企业、自然科学基金项目多项，在Acta Mater., Prog. Mater. Sci.等国际著名期刊发表论文40余篇。编写专著一部、参编三部。申请国际专利两项。组织、主持国际会议多次，并多次受邀做国际会议报告。在企业工作期间，搭建集成计算平台一个，开发集成计算软件工具包两套并用于多个研发、生产部门。曾获2017 MEE Engineering Choice Award及Journal of Alloys and Compounds和Metallurgical and Materials Transactions A优秀审稿人。

《材料基因工程前沿（英文）》简介

《材料基因工程前沿（英文）》（Materials Genome Engineering Advances，简称：MGE Advances）作为材料基因工程领域首个高水平综合性学术期刊，其宗旨是面向国家重点战略布局与材料学科国际学术前沿发展的重大需求，聚焦材料基因工程领域，刊载先进材料计算、高通量/自动化/智能化材料实验技术、材料数据库与大数据技术等材料基因工程关键技术的研究进展和前沿成果，以及三者在材料新效应/新原理探索和新材料发现等方面的重要应用，创建一个跨学科多领域交叉融合的国际一流高水平出版平台和学术交流平台，推动新材料研发模式变革。