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2025-10-20 6
麻省理工用机器学习高效设计3D打印铝合金，强度与Al 7075相当
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2025年10月20日 15:55 2
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在增材制造（AM）领域，我们常常面对一个棘手的矛盾：传统的高强度铝合金往往难以打印，而易于打印的合金其性能又无法满足高端需求。例如，广泛使用的Al 7075合金就因热裂敏感性高，通常认为难以直接打印。
论文链接：
https://doi.org/10.1002/adma.202509507
最近，一项来自麻省理工学院等研究团队、发表于Advanced Materials的研究带来了新思路。研究团队通过一套创新的 “计算-实验”混合流程，成功设计并制备出一种名为Al-0.4Er-1Zr-1.33Ni 的新型合金。研究团队制备了合金粉末并通过增材制造制成无裂纹的宏观试样，其强度是同类铸造合金的五倍，与锻造Al 7075相当。并且研究团队指出“在400°C度高温环境下时效 48小时后，该合金的强度没有明显下降。” 本期谷·专栏将简要分享这一研究成果。
对“快速凝固”的巧妙利用
与传统铸造的缓慢冷却不同，激光粉末床熔融（LPBF）技术本质上是极快的冷却过程。
研究团队发现，对于特定成分的铝合金，快速凝固能诱发出一个关键的亚微米尺度（约100 nm）的“亚稳三元相”。这个相本身并非最终的强化相，但它是一个至关重要的 “前驱体” 和 “反应元素库” 。
在后续对打印材料进行热处理时，这个前驱体便会转化为真正起到强化作用的、纳米尺度的L1₂-Al₃M相。正是这些在高温下仍抗粗化的纳米析出相，使材料获得了明显高于基准合金的强度。
图1. 合金设计概念图 (论文Figure 1，展示三种不同凝固路径与最终硬度对比)清晰揭示设计精髓：借助快速凝固形成亚稳三元相（蓝色路径），最终得到纳米级析出相和最高硬度。
机器学习和计算模型
那么，研究团队如何锁定这一“最优成分”？
面对Al-Er-Zr-Y-Yb-Ni这个庞大的成分体系，传统的“试错法”无异于大海捞针。麻省理工学院团队采用的方式是：让机器学习和计算模型来帮忙。
他们构建了一套高效的集成设计流程：
1. 定义目标：首先明确，理想的合金必须在高温下具备高强度的“性能描述符”（如高L1₂相分数、低粗化指标）和良好的“可打印性描述符”（如低热裂纹敏感性）。
2. 高通量计算：通过热力学计算，对数十万种虚拟成分进行模拟，初步锁定关键元素——Zr和Er对降低粗化指标至关重要。
3. 机器学习建模：研究团队采用神经网络算法，在仅40组训练样本、5折交叉验证的条件下，将测试RMSE降至3%，建立起从成分到粗化指标的代理模型，捕捉到元素间的非线性效应
4. 逆向设计：最后，采用贝叶斯优化算法，在成分空间中主动搜寻最优解，仅用约100个采样点，锁定使关键“粗化指标”下降71%的最佳成分，查询效率显著高于随机搜索。
图2. 逆向设计效能对比图 (论文Figure 5b，展示贝叶斯优化与随机采样的效率差异)
该图展示了数据驱动设计的威力：机器学习指导的搜索，以更少计算量获得找到更优性能“配方”。
经上述流程确定的合金Al-0.4Er-1Zr-1.33Ni 在实验中显示出与预测一致的力学性能与可打印性：
可打印性验证：激光扫描与LPBF打印样品均未观察到裂纹，而相同条件下的Al 7075样品存在明显裂纹。
超高的强度与硬度：3D打印的样品在经过400°C、8小时的时效处理后，达到了性能峰值。
硬度：论文指出，其“硬度（200 HV）再次比基准合金（133 HV）高出50%”。
拉伸强度：论文指出，其“室温拉伸强度达到395 MPa，同样比参照基准铝合金（275 MPa）高出约50%。”
卓越的热稳定性：研究团队在论文中指出，此高强度“且在400°C时效48小时后仍无明显下降”，证明了其纳米析出相确实具有强大的抗粗化能力。
图3. 力学性能对比图 (论文文Figure 6c，展示新设计合金与基准合金的拉伸曲线对比)
在纳米世界寻找证据
理论需要实证支持。通过高分辨率的微观结构表征，研究人员在打印出的合金中清晰地看到了他们设计的一切：
扫描电镜和透射电镜确认了晶界处存在作为前驱体的三元相。
更重要的是，在晶粒内部，他们观察到了弥散分布的、尺寸仅为1-5 nm的强化相，这些相具有L1₂有序结构。
原子探针技术更是从成分上证实，这些纳米析出相正是设计的L1₂-Al₃(Er,Zr)，而较大的第二相则是预期的三元化合物。
图4. 纳米析出相表征(论文Figure 3，展示原子分辨率下的L1₂纳米析出相)
这些图像直观地显示，设计的微观结构已与计算预测结果一致。
总结与展望
这项研究，成功地完成了从一个虚拟预测到实验验证的完整合金设计周期。其核心在于通过成分设计，充分利用快速凝固条件，获得了具有抗粗化能力的纳米级析出相，从而实现传统方法难以获得的高温强度。
展望未来，这种亚微米级亚稳相析出策略完全可以拓展至其他合金体系。而这项工作中所发展的集成计算与实验的流程，更为加速设计新一代增材制造及传统制造用结构合金，为后续合金设计提供了可复制的流程。
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