突破性进展!北科大谢建新院士团队用AI设计“全能”航空铝合金 强度塑性双飙升

Al-Cu-Mg合金（2xxx铝合金）因其高强度、良好的抗损伤性以及优异的耐热性，成为制造航空部件的重要材料。高性能Al-Cu-Mg合金在服役过程中受到复杂应力的作用，且需要在短时间内承受高温，同步提升其在室温和高温下的强度与塑性极具挑战性，对于开发大型、高可靠性、长寿命的航空设备具有重要意义。

传统方法通过优化成分或添加微合金元素改善性能，但设计空间庞大且效果有限。近年来，数据驱动的机器学习为材料设计提供了新范式。基于此，北京科技大学谢建新院士团队提出一种结合关键合金因子筛选、多目标贝叶斯优化和试验迭代的策略，成功设计出一种高性能Al-Cu-Mg合金，实现了室温和高温下四个目标性能的“双重同步性能提升”。相关成果以题为“A machine learning strategy to achieve dual-synchronous property improvement of aviation Al-Cu-Mg alloy”发表于期刊《Journal of Materials Science & Technology》。

通过相关性筛选、递归消除和穷举筛选，确定了五个影响UTS和EL的关键合金因子，其与测试温度一起被用作开发UTS和EL预测模型的输入，模型预测精度高，UTS和EL模型的均方根误差（RMSE）分别为13.1 MPa和1.9%。

基于贝叶斯优化方法，通过遗传算法快速设计出新型合金（Al-4.3Cu-1.7Mg-0.5Mn-0.5Zn-0.2Zr-0.2Cr-0.1Ti）。经过三轮实验迭代后，新合金在室温下的实测UTS、YS和EL分别为（577±4）MPa、（411±4）MPa和18.0%±0.5%；在200 ℃下，UTS、YS和EL分别为（458±7 MPa、（364±8）MPa和19.3%±0.9%，均表现出卓越的强度-塑性协同提升。

新合金中大量的纳米级S相（体积分数4.3%）和多孪晶T相（体积分数3.1%）实现了室温和高温下的优异强度和伸长率，是性能提升的核心机制。

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