科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
功能梯度材料作为一类新型复合材料在航空航天、生物医疗等多个先进领域中存在巨大的应用价值，但其在设计与制备的过程中所存在的多维复杂问题制约着其快速发展。大数据驱动的人工智能技术的快速崛起促使传统研发模式向数字化研发转型，数字化研发技术可应对功能梯度材料设计与制备中的复杂问题、不确定性问题，并可大幅提升产品质量、生产效率和降低成本，快速推动着功能梯度材料在多个先进领域中的发展。本文聚焦近年来机器学习技术应用于功能梯度材料领域中的研究现状，并总结了融合不同优化方法解决在功能梯度材料设计与制备中的复杂问题，包含对不同维度变化的材料组分信息的准确反演；对功能梯度材料零件的固有属性、微观结构、材料特征、服役性能进行预测与评价；根据单一或多目标确定与优化材料组分信息以及制备工艺过程参数；以及基于数据驱动方法建立带解释的智能数据库，为获取具有更优良性能的功能梯度材料提供新的设计思路。最后，本文总结了机器学习技术在功能梯度材料设计与制备领域中所存在的主要挑战与发展机遇。
- 单位
