通过人工智能和材料研究人员的合作提高材料的高温强度

1. 由NIMS和名古屋大学组成的材料研究团队设计了一种新颖的两步热时效方案(即非等温时效或非常规热处理)，能够制造在以下条件下强度更高的镍铝合金(Ni-Al)：比使用传统热老化工艺制造的镍铝合金具有更高的温度。这是通过使用人工智能 (AI) 技术来识别数十种不同的热老化方案来实现的，这些方案可能有效提高合金的高温强度。然后通过详细分析阐明了这些时间表背后的机制。这些结果表明人工智能可以用来产生材料研究的新见解。

2. Ni-Al合金由γ/γ´(gamma/gamma prime)两相显微组织组成。提高这些合金的高温强度需要优化热老化过程中合金内形成的γ´相的尺寸和体积分数。这两个参数由合金热老化的条件(即使用的温度和保持的时间)决定。有大量可能的温度-持续时间组合。例如，将热老化过程分为 10 个相等的间隔，并具有 9 个预定的老化温度，会产生大约 35 亿 (9 10 ) 种可能的温度持续时间组合。由于存在大量可能的组合，以前确定最佳热老化方案的努力仅限于使用恒定温度。该研究团队之前通过将方法从实验转向计算模拟，成功地显着减少了评估这些组合所需的时间和成本。尽管如此，该团队发现模拟所有 35 亿种组合是不现实的。

3. 研究团队最近采用了蒙特卡罗树搜索(MCTS)系统，这是一种人工智能算法，能够将大量的潜在组合简化为少量的最佳组合。使用 MCTS 算法，该团队确定了 110 种热老化时间表模式，能够产生比传统等温老化过程更好的结果。研究小组最初发现这些模式很复杂，并且与传统的等温老化完全不同，如图所示。然而，详细的分析揭示了这些模式背后的潜在机制：最初在高温下对样品进行短时间的老化使得γ´沉淀物生长，直到它们达到接近最佳的尺寸，然后进行长时间的低温老化时间的流逝增加了它们的体积分数，同时防止它们变得太大。基于这一发现，该团队设计了一个两步热老化方案——开始短时间高温老化，然后进行长时间低温老化。事实证明，该方案生产的镍铝合金在高温下比使用人工智能算法确定有效的任何热老化模式生产的合金更坚固。

4. 在未来的研究中，研究团队希望利用这种基于人工智能的技术，提高已经在燃气轮机中实际使用的更复杂的镍基高温合金的高温强度，从而提高其效率。

5. 该项目由 Masahiko Demura(NIMS 研究网络和设施服务部(RNFS)主任)、Satoshi Minamoto(NIMS RNFS 材料数据平台副主任)、Vickey Nandal(NIMS 博士后研究员)、Sae 实施Dieb(NIMS 研究员)、Toshio Osada(NIMS 结构材料研究中心(RCSM)首席研究员)、Dmitry S. Bulgarevich(RCSM、NIMS 特别研究员)和 Toshiyuki Koyama(名古屋大学教授)。

这项工作在结构材料 DX-MOP 框架下进行，得到了题为“结构材料革命性设计系统的材料集成”的 SIP(​​跨部委战略创新促进计划)项目的部分支持。