告別“試錯法”！新型AI算法5步鎖定3D打印鈦合金黃金參數(shù)，性能突破行業(yè)極限

來源：AMLetters

在航空航天和醫(yī)療植入領(lǐng)域，Ti-6Al-4V合金因其高強度、耐腐蝕等特性備受青睞。但傳統(tǒng)激光粉末床熔融（LPBF）技術(shù)面臨巨大挑戰(zhàn)：打印后的合金雖強度高達1100MPa，延展性卻不足8%；若通過熱處理提升延展性，強度又會驟降。這種“強度-延展性”的天然矛盾，讓科學(xué)家們陷入“魚與熊掌不可兼得”的困境。

破局利器：主動學(xué)習(xí)框架開啟“智能篩選”新時代
韓國浦項科技大學(xué)團隊在《Nature Communications》發(fā)表突破性研究，首創(chuàng)“帕累托主動學(xué)習(xí)框架”，將傳統(tǒng)數(shù)月實驗縮短至5輪迭代，成功找到296種候選參數(shù)中的最優(yōu)組合。該框架兩大核心黑科技：

• 高斯過程回歸（GPR）
  

像“材料預(yù)言家”一樣，通過119組歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)工藝參數(shù)與性能的復(fù)雜關(guān)系。

• 超體積優(yōu)化算法（EHVI）
  

化身“智能勘探員”，在每次實驗中優(yōu)先測試潛力最大且不確定性高的參數(shù)組合，快速逼近性能極限。

性能炸裂：1190MPa強度+16.5%延展性創(chuàng)紀(jì)錄
經(jīng)過5輪迭代實驗，團隊取得驚人成果：

• 1輪突破：在保持1060MPa強度下，延展性從14%飆升至18.3%
• 終極性能：最優(yōu)參數(shù)制備的合金實現(xiàn)1190MPa抗拉強度+16.5%總延伸率，較傳統(tǒng)鍛造工藝提升30%以上
• 全面碾壓：10組新參數(shù)合金性能全部超越歷史數(shù)據(jù)，刷新性能天花板
  

微觀揭秘：算法找到的“黃金配方”有何奧秘？
通過電子背散射衍射（EBSD）分析發(fā)現(xiàn)，最優(yōu)參數(shù)合金同時具備兩大特性：

• 高強度密碼：超細α板條（<1μm）與窄化β晶界，通過大量晶界阻礙位錯運動
• 高延展性密鑰：基底滑移系施密特因子集中0.4-0.5區(qū)間，促進位錯滑移能力提升46%
  

點擊鏈接可直接下載文獻：Active learning framework to optimize process parameters for additive manufactured Ti-6Al-4V with high strength and ductility.pdf

主要圖文

圖1 整體流程示意圖。 圖中展示了探索具有優(yōu)異機械性能的 Ti-6Al-4V 合金總體流程的三個組成部分：a) 構(gòu)建包含加工參數(shù)和熱處理參數(shù)的初始 Ti-6Al-4V 激光粉末床熔化（LPBF）數(shù)據(jù)集。b) 實施 Pareto 主動學(xué)習(xí)框架。所提出的主動學(xué)習(xí)框架通過每次迭代從未標(biāo)記數(shù)據(jù)集中選擇兩個 LPBF 工藝參數(shù)與熱處理條件的組合進行操作。期望這兩個組合能夠最大限度地擴展由黃色線條所示的 Pareto 前沿，該前沿代表著在提升某一性能時必然需要犧牲另一性能的折衷面。基于這兩個組合，通過拉伸試驗制備 Ti-6Al-4V 合金，并獲得其極限抗拉強度（UTS）和總延展性（TE）值。隨后，將這些試驗獲得的新數(shù)據(jù)加入到標(biāo)記數(shù)據(jù)集中以擴展 Pareto 前沿，并在重復(fù)過程中推薦另兩個組合進行測試。c) 通過微觀結(jié)構(gòu)分析驗證所選參數(shù)組合制備的 Ti-6Al-4V 合金樣品具備優(yōu)異的 UTS 和 TE 值。

圖2 | 展示五個輸入?yún)��?shù)與兩項機械性能之間相關(guān)性的成對圖及數(shù)據(jù)分布。  a) 圖中展示了五個輸入?yún)��?shù)與極限抗拉強度（UTS，粉色）之間以及與總延展性（TE，藍色）之間的相關(guān)性。由于初始數(shù)據(jù)集（來自多項研究和不同實驗條件）的內(nèi)在變異性及參數(shù)間的相互依賴，各參數(shù)的單獨效應(yīng)是在未固定其他參數(shù)的情況下可視化的。圖中陰影區(qū)域表示數(shù)據(jù)點的分布情況，反映了各數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的波動與散布；而實線則顯示了基于線性回歸擬合獲得的趨勢線，捕捉了各變量間的整體關(guān)系。   b) 圖中還展示了初始數(shù)據(jù)集中所有 Ti-6Al-4V 樣品的分布（以灰色標(biāo)記），以及基于激光功率、熱處理溫度和熱處理時間，將總延展性排名前10%的樣品以藍色、極限抗拉強度排名前10%的樣品以紅色標(biāo)記。

圖3：本文提出的Pareto主動學(xué)習(xí)框架概覽。該框架通過迭代重復(fù)各步驟，旨在篩選出一種能夠同時實現(xiàn)Ti-6Al-4V合金高極限抗拉強度和高總延展性的參數(shù)組合。

圖4：主動學(xué)習(xí)迭代結(jié)果。 a) 第一輪；   b) 第二輪；   c) 第三輪；   d) 第四輪；   e) 第五輪。圖中黃色菱形代表預(yù)測的性能，紅色三角形代表實驗結(jié)果。   f) Ti-6Al-4V 合金的拉伸強度（UTS）與總延展性（TE）的 Ashby 圖。此圖基于初始數(shù)據(jù)集（補充數(shù)據(jù)1）、DED 加工以及鍛造 Ti-6Al-4V 樣品（補充數(shù)據(jù)2）的數(shù)據(jù)構(gòu)建，其中陰影區(qū)域表示不同數(shù)據(jù)集中 UTS 與 TE 的屬性空間，展示了各種加工方法下數(shù)據(jù)點的分布情況。橙色區(qū)域（方形標(biāo)記）對應(yīng)于初始數(shù)據(jù)；藍色區(qū)域（三角形標(biāo)記）對應(yīng)于 DED 獲取的數(shù)據(jù)；綠色陰影區(qū)域（五邊形標(biāo)記）表示鍛造 Ti-6Al-4V 樣品的數(shù)據(jù)；最后，紅色圓形標(biāo)記顯示了通過所提出的框架獲得的優(yōu)化性能。

圖5：所選組合的預(yù)測極限抗拉強度（UTS）和總延展性（TE）值及其概率密度函數(shù)。a) 第一次迭代，   b) 第二次迭代，   c) 第三次迭代，   d) 第四次迭代，   e) 第五次迭代。圖中黃色菱形表示預(yù)測性能，紅色三角形表示實驗結(jié)果；藍色顯示的概率密度函數(shù)對應(yīng)每次迭代中第一個樣品（如 1-1、2-1、3-1、4-1、5-1），而紅色顯示的概率密度函數(shù)對應(yīng)第二個樣品（如 1-2、2-2、3-2、4-2、5-2）

圖6：1-1、2-1、3-1 和 3-2 樣品中強度演變的微觀結(jié)構(gòu)分析。a1–d1：在 LPBF 樣品的 xz 平面上觀察到的 α 板條的低倍率 EBSD IPF 圖。   a2–d2：對應(yīng)于（a1–d1）所示區(qū)域的 xz 平面上，根據(jù)局部馬氏體 α 相織構(gòu)，并依照 Burgers 取向關(guān)系重構(gòu)得到的先前 β 相的 IPF 圖。   a3–d3：對應(yīng)于（a1–d1）的等高線極圖。   a4–d4：對應(yīng)于（a1–d1）的等高線極圖。

圖7：1-1、2-1、3-1 和 3-2 樣品中延展性演變的微觀結(jié)構(gòu)分析。 a1–d1為對應(yīng)于圖6a1–d1、a2–d2區(qū)域中基底滑移系統(tǒng) {0001} 的SF圖。各圖通過尺寸展示了SF值的頻率分布，其中與基底滑移系統(tǒng)對應(yīng)的SF值區(qū)間以藍色高亮顯示，并在每個圖左上角的藍色矩形中標(biāo)注了該區(qū)間內(nèi)的總頻數(shù)。

作者簡介

Seungchul Lee博士現(xiàn)任韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）機械工程系副教授。他的研究領(lǐng)域涵蓋機械系統(tǒng)的工業(yè)人工智能、智能制造、材料及醫(yī)療健康方向，并且在KAIST致力于基于知識指導(dǎo)的人工智能與由AI驅(qū)動的知識發(fā)現(xiàn)工作。
信息來源：https://iai.postech.ac.kr/people/professor

Hyoung Seop Kim 教授現(xiàn)任韓國浦項科技大學(xué)（POSTECH）材料科學(xué)與工程系教授，同時兼任鐵及環(huán)保材料技術(shù)研究院的教授，并參與韓國延世大學(xué)以及日本東北大學(xué)先進材料研究項目（WPI-AIMR）的聯(lián)合研究。他的研究主要聚焦于材料結(jié)構(gòu)設(shè)計與性能優(yōu)化，涵蓋多個前沿領(lǐng)域，包括：

物理冶金與金屬塑性變形：致力于多孔及非晶材料的力學(xué)行為模擬，以及針對納米結(jié)構(gòu)金屬材料的嚴(yán)重塑性變形進行研究。

高熵合金與增材制造：探索高熵合金的開發(fā)、處理及加工工藝，同時面向金屬增材制造和異質(zhì)結(jié)構(gòu)材料設(shè)計展開創(chuàng)新研究。

計算機模擬和人工智能應(yīng)用：利用先進的數(shù)值仿真與機器學(xué)習(xí)工具，對金屬塑性變形和熱機械行為進行系統(tǒng)性研究，為材料設(shè)計提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持。

信息來源：https://www.wpi-aimr.tohoku.ac.j ... searcher/kim_h.html