文章摘要
本文介绍了2025年材料科学领域的五大突破性专题,重点聚焦人工智能与材料科学的交叉应用。背景方面,传统材料研发受限于强度与延展性的固有矛盾及试错法低效性问题,亟需新方法论突破。研究目的旨在通过机器学习、深度学习等AI技术优化材料设计、制造及性能预测流程,具体涵盖:1)利用Pareto主动学习框架解决Ti-6Al-4V合金增材制造工艺优化;2)开发智能模型预测材料疲劳寿命、裂纹扩展及力学性能;3)实现复合材料多尺度仿真与逆向设计;4)构建增材制造数字孪生与实时监控系统;5)融合物理约束神经网络重构材料本构关系。结论表明,AI驱动的方法显著提升了材料研发效率,成功制备出高强度高延展性合金(1190 MPa, 16.5%伸长率),并建立了从微观组织到宏观性能的智能预测体系,为材料科学工程化应用提供了创新解决方案。
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