JMatPro赋能Physical AI时代的金属材料智能研发

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从可信材料数据到高通量筛选，从AI智能体到CAE协同闭环，构建面向工程落地的新一代材料研发基础设施

AI for Material不只是让模型“爬取与预测”，而是让AI在热力学、动力学、相变、工艺与服役约束中“计算材料”。JMatPro+JMatPro MPO+JMatPro Flow是连接Physical AI与工程材料研发的可信计算引擎。

PART.01

当材料研发进入Physical AI时代

过去几十年，金属材料研发高度依赖“经验+试验”：工程师调整成分、反复热处理、开展组织表征与力学测试，再从有限结果中寻找可用方案。面对高温合金、钛合金、先进钢铁、核电材料、增材制造材料等复杂体系，这一路径周期长、成本高，也难以覆盖庞大的成分和工艺空间。

AI正在改变这一过程。但材料行业很快发现，单纯依靠论文数据、公开数据库或经验样本训练模型，并不能自动带来工程可用的结果。金属材料的性能由成分、工艺、组织和服役环境共同决定；冷却速度、保温时间、杂质含量、相组成和测试标准的细微差异，都可能让模型学到“看似相关、实际失真”的规律。

因此，材料AI的真正方向正在从“纯数据AI”走向“Physical AI”。Physical AI不是把AI贴在传统软件上，而是让AI在物理模型、工程边界和可验证数据的约束下工作：AI负责搜索、生成与优化，物理模型负责校验、解释与闭环。

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图1 Physical AI材料研发闭环：AI搜索、物理模型验证、CAE与实验反馈、知识库沉淀。

PART.02

JMatPro、MPO与Flow：从计算工具到智能研发系统

JMatPro （金属材料相图计算与材料性能模拟软件）面向工业多元合金，能够快速计算复杂成分体系的相组成、固液相线、热物性、流动应力、强度硬度、CCT/TTT曲线、析出行为、蠕变与疲劳等数据。这些数据不仅支撑工程师理解材料行为，也可以作为AI模型的高质量训练样本与验证依据。

图 2 JMatPro 材料性能数据

JMatPro MPO （金属材料性能设计优化软件）进一步把正向计算拓展为逆向设计：用户定义成分空间、计算条件、目标性能与约束条件，软件以JMatPro经过验证的热力学与性能模型为基础，结合多目标优化算法，快速寻找满足设计要求的候选成分窗口。

图 3 JMatPro MPO优化设计数据

JMatPro Flow （金属材料 AI智能体与CAE平台协同软件）则面向AI驱动的仿真自动化与材料-工艺-结构一体化。它可以成为AI智能体与JMatPro计算引擎、企业知识库、Abaqus、ANSYS、ProCAST、MAGMA、DEFORM、FORGE、Sysweld等CAE平台之间的数据枢纽，实现从自然语言需求解析、候选方案生成、批量计算筛选，到仿真任务触发和结果归档的自动化闭环。

图 4 基于 JMatPro Flow开发的Design材料智能设计反演软件

图 5 JMatPro、MPO与Flow协同架构：连接AI智能体、物理计算、CAE平台与企业知识库。

PART.03

Physical AI需要什么样的材料底座？

对于金属材料研发而言，Physical AI需要三类基础能力：可信数据生成、自动化高通量计算，以及跨仿真平台的工程闭环。JMatPro 既是传统意义上的“ 金属材料相图与性能计算”，又为AI材料研发体系中的“材料数据与物理验证引擎”。

可信：基于CALPHAD热力学、扩散动力学、析出动力学和相变模型，生成具有物理一致性的材料数据。

高效：支持批量计算、API接口和脚本化调用，可服务AI训练、高通量筛选和企业材料数据库建设。

工程化：覆盖热力学、凝固、热物性、机械性能、相转变动力学等关键计算，并可向成型、铸造、焊接、热处理及通用CAE平台导出材料参数。

可闭环：通过JMatPro MPO和JMatPro Flow，将“性能目标-成分搜索-物理计算-CAE仿真-知识沉淀”串联起来。

PART.04

Physical AI工作流：AI负责探索，JMatPro负责让结果可信

在新一代材料研发平台中，AI不再只是“预测一个性能值”，而是参与完整的材料设计流程：根据目标性能生成候选成分与工艺组合；调用JMatPro进行热力学、动力学、相变和性能计算；利用约束条件淘汰不可制造或风险较高的方案；再将优选结果送入CAE仿真、实验验证与企业知识库。

例如，面对1万组合金候选方案，AI可以快速提出搜索方向，而JMatPro可以提前筛掉易形成脆性相、固液区间过宽、热处理窗口不足、强化相不稳定或存在有害相风险的方案。最终进入实验室验证的可能只剩几十组。研发团队节省的，不只是计算时间，更是熔炼、热处理、表征、试验和项目迭代成本。

图 6 高通量合金筛选漏斗：从海量候选方案收敛到少量高价值试验方案

PART.05

应用案例：让Physical AI落在真实工程场景中

JMatPro的优势不仅体现在模型能力上，更体现在材料研发、工艺设计和仿真协同的真实案例中。

图 7 JMatPro应用场景矩阵：覆盖合金设计、工艺优化、仿真数据、CAE协同与知识平台

应用场景	JMatPro作用	面向Physical AI的价值
高温合金增材制造高通量计算	通过JMatPro Flow设定成分变量范围与采样步长，自动枚举组合并提取凝固热物性、CCT相变温度、高温屈服强度、流变应力等目标参数。	AI可在大规模候选空间中快速定位工艺窗口与性能边界，把计算结果沉淀为可复用的数字实验资产。
AI智能材料设计	AI Agent解析自然语言意图，调用JMatPro计算引擎并行计算多个合金方案，生成图表、对比表和专业建议。	让材料工程师用对话方式完成方案生成、性能对比、实验差异分析和模型精度评估。
热处理工艺	结合材料热处理、热力学/动力学、组织演变与数值仿真，支撑复杂零部件热处理工艺研究。	面向高性能、高可靠性和小工艺窗口零部件，构建“温度场-组织场-应力应变场”的多场耦合认知。
铝合金铸造仿真	基于JMatPro计算不同A319成分的密度、固相分数等材料性能，并与铸造仿真软件结合分析温度分布、局部凝固时间和铸造缺陷。	让AI在成分变化、凝固行为与铸造质量之间建立可验证映射，支持铸造方案智能筛选。
熔化焊数值模拟	为焊接模拟提供流动应力、热导率、比热容、屈服强度、液相线温度等关键材料数据。	支撑AI对热源功率、移动速度和熔池边界等参数进行智能优化，提升焊接仿真可信度。
超高强钢热成型	为CAE热成型仿真提供热物性、弹塑性、流动应力、TTT/CCT、马氏体含量、潜热、相变塑性等参数。	将成型、淬火、回弹、相变与残余应力连接起来，为高强钢工艺窗口优化提供物理约束。
新型铸造合金高通量筛选	通过API和脚本程序生成成分列表、调用计算主程序、提取材料性质数据并按条件筛选。	曾针对超过520万组成分进行筛选，并获得9组新型合金成分，为AI驱动合金设计提供典型范式。
综合集成计算平台	将JMatPro等软件集成到统一平台，支持流程固化、队列管理、数据管理、结果渲染和知识库沉淀。	把分散仿真工具转化为企业级智能研发基础设施，为大数据、AI和材料基因工程融合提供平台支撑。

PART.06

结语：材料智能研发的核心不是数据更大，而是数据更可信

AI不会取代材料专家，但会重塑材料专家的工作方式。未来具备竞争力的材料研发体系，将不再只比拼实验次数和经验积累，而是比拼谁能更早建立可信的计算模型、统一的数据标准、自动化的研发流程和可持续沉淀的知识库。

JMatPro、JMatPro MPO与JMatPro Flow共同构成了面向Physical AI的材料智能研发解决方案：以物理模型生成可信数据，以多目标优化搜索最优方案，以AI智能体降低使用门槛，以CAE协同打通工程验证链路。

面向AI时代的金属材料研发，JMatPro正在成为连接材料科学规律、工业仿真流程与智能决策系统的核心引擎，JMatPro负责确保结果符合材料性能规律。

材料AI的下一阶段，不是更大的数据堆积，而是更可信的物理智能。JMatPro + JMatPro MPO+ JMatPro Flow 基于CALPHAD热力学、动力学、相变和性能模型，为AI材料设计提供高质量数据、自动化计算、逆向优化和CAE协同能力，帮助企业从海量候选方案中快速筛选可制造、可验证、可落地的新材料与新工艺。

PART.07

关于JMatPro

JMatPro软件包含一系列宽范围的合金类型，目前可以计算的合金类型包含铝合金、镁合金、铸铁、不锈钢、高中低合金钢、钴合金、镍基合金、镍铁基合金、镍基单晶超合金、钛合金、锆合金、焊料合金（锡焊）、铜合金。JMatPro的应用范围：

可为热力学计算等基础研究提供参考；

辅助科研人员进行合金设计；

辅助科研人员进行材料加工工艺设计（如铸造、锻造、挤压等）；

辅助科研人员进行热处理与焊接工艺设计；

预测材料材料各种性能，从而可以大量节省项目时间与实验费用（尤其是高温性能）；

能为许多材料成型 CAE 软件提供材料性能参数（如：Procast、Magma、Deform、TherCast、Novacast等）；

能够为其他CAE软件提供材料性能参数（如Sysweld、Abaqus、Ansys、MSC/Marc等）；

提供API接口，利用程序语言调用软件完成计算，方便将软件计算功能与其他软件、应用进行整合；

提供MPO材料优化设计，通过多目标优化算法，快速优化获得满足设计要求的材料成分。

PART.08

关于 MatSimKit 系列软件

材料仿真工具（MatSimKit）是中仿面向金属材料领域用户推出的系列工具软件。软件以国际知名的金属材料热力学与性能计算软件JMatPro为核心，通过集成化手段，提供从材料相图分析、性能高通量预测，到铸造、成型、热处理、增材制造等工艺环节集成仿真的多种实用软件工具。

图1 MatSimKit 系列软件

材料性能高通量计算软件 MatSimKit-HT

面向高通量参数空间与自动化材料计算，提供高效、便捷、可定制、可扩展的材料性能批量计算、数据处理与分析优化功能。

材料计算数据管理与后处理软件 MatSimKit-DM

用于对材料计算结果与实验数据进行统一管理、验证与后处理，支持结果对比、二次计算及高质量可视化输出。

材料智能设计反演软件 MatSimKit-Design

能够基于材料计算与数据分析结果，提供参数推荐、敏感性分析及多方案对比的设计辅助与决策支持，提高材料设计过程的效率与可靠性。

材料计算流程集成软件 MatSimKit-Flow

是一款材料集成管理与自动化计算服务平台，软件面向铸造、成型、热处理等多种工业仿真软件提供材料数据支持，实现流程级调用与组合。

关于中仿

中仿是中国领先的仿真分析软件和系统解决方案提供者。公司依靠自主创新研发拥有自主知识产权的中仿CAE系列产品，同时与国内外最优秀的数值仿真技术研究机构和企业保持长期而紧密的合作关系，能够为中国企业和科研机构提供世界一流的仿真技术解决方案。公司自主研发的 MatSimKit 系列软件，面向金属材料领域用户，以国际知名热力学计算软件JMatPro为核心，提供从高通量材料性能计算、数据管理分析到AI辅助设计的完整解决方案，服务铸造、热处理、热加工、焊接及增材制造等多个工业应用场景。公司坚持自主创新，持续提升核心竞争力，积累了深厚的创新研发能力，并形成了完备的服务体系。公司秉持让材料计算服务实际制造的理念，持续深耕材料仿真与工业软件领域，推动材料计算技术的工程化应用落地。

地址：上海市松江区九新公路877号临港卓越科技园3号楼1F中仿公司

更多信息请关注我们的官方网站：

https://jmatpro.cn

https://MatSimKit.com

公众号：材料相图计算及性能模拟技术

电子邮箱： Info@MatSimKit.com