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钢研国际新材料创新中心关帅博士谈数据与AI驱动的增材制造高性能材料的设计与开发：《装备强国》沙龙精华分享


我们注意到之前发布的关于钢研国际新材料创新中心团队在数据驱动与AI赋能的材料研发所做的开创性工作分享文章中出现了几处内容表述不准确的地方，特此更正并致歉。

他们的工作值得尊敬，通过构建完整的高通量实验、多模态数据管理和AI模型应用体系，不仅开发出了性能媲美国际先进水平的高温合金材料，还发现了传统方法难以揭示的新型材料科学规律。
这种从"经验驱动"到"数据驱动"的研发模式转变，为增材制造高性能材料的开发提供了全新路径，对推动我国航空航天、先进制造等领域的技术进步具有重要意义。
我们将在今后的工作中更加严谨，确保准确传递科技创新成果。
以下是更正后的正文。
钢研国际新材料创新中心关帅博士谈数据与AI驱动的增材制造高性能材料的设计与开发：《装备强国》沙龙精华分享
为进一步深化产业链上下游企业之间的交流合作，深入探讨增材制造技术发展前沿，推动关键零部件及装备产业升级，由中国增材制造产业联盟组织、工信装备工程研究院（北京）有限公司主办的2025年《装备强国》系列活动—增材制造关键零部件及装备沙龙首场（汉邦激光专场）于2025年2月15日在广东省中山市成功举办。
活动中，钢研国际新材料创新中心（深圳）有限公司关帅博士代表毕中南总经理作了题为《高性能增材制造高温合金材料的智能设计与开发》的精彩报告。
关博士详细介绍了中国钢研团队利用数据驱动和人工智能技术开发新型高温合金材料的创新路径，展示了材料研发"第四范式"在增材制造领域的巨大潜力。
图片钢研国际新材料创新中心（深圳）有限公司研发专家关帅博士
AM易道有幸为读者分享呈现这场思想盛宴的精华内容。
突破高温合金增材制造的瓶颈
高温合金增材制造精密结构件具有减重增效的显著优势，在航空航天领域应用前景广阔。
然而，关帅博士指出了当前面临的严峻挑战：
"目前商用高温合金牌号在增材制造领域实现工程应用的不足5%，而大部分先进的铸锻粉末高温合金在增材制造过程中，在'快熔、快凝、快冷、强约束'的条件下非常容易变形、开裂，性能不达预期。"
这一挑战凸显了专门设计开发低开裂倾向高性能高温合金材料的紧迫性，以满足航空航天复杂构件的应用需求。
从物理模型到数据驱动：材料研发的范式转变
传统的材料开发多采用"试错法"，成本高、效率低。
近年来，虽然学者们基于凝固开裂、液化开裂等机制建立了各种物理冶金模型，但这些模型对裂纹倾向的预测普遍失准。
关帅博士分析了两个关键原因：
第一，高温合金是复杂的多元材料体系，包含固溶强化元素、沉淀强化元素、晶界强韧化元素等10余种合金元素；
第二，增材制造是复杂多场的工艺过程，二者结合形成的问题难以用简单的物理冶金模型精准描述。
"基于以上分析，我们逐渐转向数据加AI驱动的研发模式，希望通过材料研发的'第四范式'进行增材适用性高温合金的成分精准设计，开发出低开裂倾向，同时又满足航空航天高温、高载荷、长时稳定性需求的新材料。"他表示。
三大核心环节：数据获取、管理与应用
团队构建了一套完整的技术体系，包含三个核心环节：海量实验数据如何获取、如何管理以及如何高效利用。
一、高通量实验数据获取
中国钢研团队基于SLM（选区激光熔化）原理自研了一台高通量装备，实现了四路实时送粉、混粉和四通道铺粉功能。
在XY平面，四个通道的打印可实现四种不同成分高温合金的同时制备；沿Z轴方向也可进行成分实时调整。
"这套设备可以帮助我们单次制备200种以上不同合金成分的金相或拉伸试样，大幅提高了材料研发效率。"关帅博士介绍道。
针对高温合金多元素和熔点差异大的特点，团队还开发了原位合金化工艺的集成计算模型和优化工艺，解决了混粉打印过程中成分不均匀的问题。
在缺陷表征方面，团队采用数字图像法为深度学习训练提供标记数据集，实现了增材制造样品中各类宏观缺陷（包括裂纹、夹渣和孔洞等）的分类识别和定量统计。
此外，XRF技术的应用也实现了大范围样品成分分布的高效表征。
二、多模态实验数据管理
为有效管理高通量实验产生的海量数据，团队设计了数据库架构并研制了数据库管理系统，涵盖从粉末化学成分、物性，到增材制造工艺参数、组织信息特征及最终性能的全链条数据。
"我们还制定了基于区块链技术的高温合金区块链数据共享技术规范，用于高温合金数据的产权确认，有利于不同机构的高温合金数据关联共享。"关帅博士强调了数据安全与共享的平衡。
目前，仅中国钢研一家已实现了从成分、工艺到组织、性能的实验数据上万条，并正从数值性数据扩展到图像数据和各类机理数据。
三、数据驱动的AI赋能
如何用好这些数据是团队面临的最大挑战。关帅博士介绍了他们的解决方案：
"我们首先基于多模态数据库构建知识图谱，然后利用特征向量的拼接技术实现不同模态信息的有效融合，最后建立各种AI模型。目前我们的AI模型预测误差可以低于10%，远优于传统物理冶金模型的预测精度。"
团队还开发了自动建模、自动优化和自动实验方案迭代的系统，进一步完善数据积累。
关帅博士还展示了他们将在深圳建立的无人材料数据工厂，从材料的高通量打印到高通量测试，整个过程最大限度减少人为参与，目标实现全天24小时的数据生产。
高性能高温合金材料的突破性成果
通过数据驱动和AI赋能，中国钢研团队已开发出多种性能优异的高温合金材料，包括高承温、中温高强和高稳定性三类高温合金。
"我们开发的高温合金与国外最先进的美国的CoNi-10和英国的ABD 900相比，性能完全可以媲美，甚至更优。"关帅博士表示。
这些优选合金已进行了多种航空航天典型构件的试制和工艺优化，部分零件已通过考核验证。
除了新材料开发，团队在实验过程中还发现了一些有趣的物理冶金原理。
以固溶强化型高温合金GH3230为例（根据速记内容，可能有型号的音译差异），其碳含量一般在0.06%左右。
团队在高通量实验中发现，在这个典型的碳含量（约0.1%）附近，材料的开裂情况最严重，而当碳含量控制在极低水平或更高时，反而不会开裂。
"我们对这一现象进行了基础研究，从元素偏析和凝固最后阶段的凝固行为方面分析了其影响机制，并已发表相关学术论文。"关帅博士补充道。
未来的三个研究方向
关于未来规划，关帅博士提出了三大研究方向：
1. 拓展数据驱动的材料研发
除了高温合金，团队计划将研究扩展到高强铝、高温钛、高强钢等领域。
"我们正在对接一些3C领域的用户，他们对用于手机转轴上的高强钢提出了一些需求，我们也在积极研发。"
2. 轻质结构设计
"我们希望通过结构设计实现轻量化，同时满足特定的力学和功能特性。"关帅博士表示，团队已与多个研究机构建立合作，期待未来有更多深度交流的机会。
3. 增材制造新技术探索
团队正在研究新型激光光束形态对材料性能的影响。
"目前SLM设备上搭载的高斯光束由于其能量分布特点，导致打印过程中温度梯度大、飞溅严重。我们正探索环形光束、平顶光束或复合光束对材料内应力、开裂倾向和表面质量的影响。"
此外，团队还关注大型结构件的打印难题。"大型结构件不仅容易开裂，还需要大量支撑，有时支撑重量甚至达到构件本身重量的50%以上。我们希望探索在线监测和温度控制技术，实现打印过程中热量的实时管理和调控，减少热应力和开裂倾向，同时减少支撑数量，实现降本增效。"
深思：数据驱动的材料研发引领增材制造新未来
AM易道认为，中国钢研团队展示的数据驱动与AI赋能的材料研发模式，代表了增材制造领域材料开发的前沿趋势。从"经验驱动"到"数据驱动"，从"试错法"到"智能设计"，这一转变不仅大大提高了材料研发效率，也为解决高温合金增材制造中的开裂问题提供了全新思路。
特别值得关注的是，这种研发模式不仅产出了高性能材料，还在过程中发现了新的材料科学规律，如碳含量对高温合金开裂行为的非线性影响。
这表明，数据驱动的材料研发不是简单的"黑箱预测"，而是可以帮助科学家发现传统方法难以揭示的材料科学新知识。
随着无人材料数据工厂的建立和更多材料体系的纳入，这种研发模式有望加速各类高性能材料的开发进程，为增材制造技术在航空航天、3C电子等高端领域的应用提供强有力的材料支撑。
数据驱动的材料研发与增材制造技术的深度融合，正在开启材料科学与制造技术革新的新篇章。
敬请读者关注中国增材制造产业联盟以及装备强国活动的后续精彩分享。

25-02-25 18:03 本文为 AM易道 原创内容，如对内容有疑问，请联系我们：yihanzhong@amedao.com
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