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人工智能驱动高性能钛基材料设计与制造的研究进展：机遇与挑战

人工智能驱动高性能钛基材料设计与制造的研究进展：机遇与挑战

摘要：高性能钛基材料因成分-工艺-组织-性能关系的敏感性与复杂性，其研发过程长期受限于高维非线性优化与高试错成本的双重挑战。人工智能（artificial intelligence，AI）作为一项渗透性极强的颠覆性技术，正在为高性能钛基材料这一战略领域引入从经验驱动向模型与数据双轮驱动的研发新范式。本文综述人工智能驱动高性能钛基材料技术（AI+Ti）的最新研究进展，聚焦AI 如何针对高性能钛基材料的成分复杂、相变多样、热工艺窗口窄、组织演化路径依赖性强等固有特点，提供新的解决方案。主要内容包括：AI 在构建高精度相图-性能预测模型、实现性能目标→微观组织→成分/工艺逆向设计中的突破；在增材制造、热处理等关键过程中，实现从成形控制到组织与性能主动调控的智能升级；以及构建基于数字孪生的服役行为预测框架。在此基础上，进一步剖析AI+Ti 领域面临的数据、模型、验证、集成等核心挑战，并展望物理信息机器学习、自主实验平台等未来发展方向。最后，针对知识表示、人机协作模式、工程信任建立等非共识性问题进行讨论，并对该领域的未来发展趋势进行深入阐述：（1）复杂服役环境下的材料性能预测与多尺度耦合；（2）全流程工艺参数的智能协同；（3）钛合金专用物理信息感知模型的构建与演进。AI+Ti 已超越工具应用范畴，升维为一场深刻理解并最终驾驭高性能钛基材料认知与范式的变革。
有色 2026年09月23日
细胞的力学智能

细胞的力学智能

摘要：生物智能行为特征, 如感知、记忆、学习、问题求解及决策等, 在人类、动物及具有神经系统的高等生物中普遍存在. 近期研究揭示, 单个细胞在与其微环境相互作用的过程中, 也表现出部分类似于人类智能的行为, 如“多模态感知” “问题求解” “学习记忆”及“演化适应”等. 细胞智能作为新提出的颠覆性理论概念, 其基本问题包括细胞智能的形成原理、群体细胞涌现群体智能行为机制及单细胞进化为多细胞生命的演化动力等. 随着生物力学及力生物学的发展, 大量研究表明细胞力学微环境对细胞生理行为具有重要影响. 在力学刺激作用下, 单个细胞同样表现出智能行为. 基于此, 本文提出了“细胞的力学智能”的概念, 从细胞力学感知、力学决策、力学记忆及力学学习等方面对智能行为特征进行了总结, 旨在为细胞力学智能的形成机制及其潜在应用方向 (如细胞智能医学) 提供新的思路与见解.
医疗 2026年09月15日
基于机器学习的金属材料力学性能智能预测研究现状与展望

基于机器学习的金属材料力学性能智能预测研究现状与展望

摘要：机器学习正推动金属材料力学性能研究从经验驱动向数据驱动范式转变. 本文系统综述了机器学习在金属材料力学性能智能预测中的研究进展与挑战. 首先, 概述了常用机器学习算法的原理与流程, 重点介绍了可解释人工智能与物理信息机器学习等前沿方法. 进而, 从微介观性能 (如微观结构演化、断裂行为)、宏观性能 (如硬度、应力响应、疲劳寿命) 与跨尺度耦合性能 (如流变应力、屈服强度、本构参数反演) 三个层面, 评述了机器学习模型的典型应用与预测效果, 突出其在高通量计算与多尺度建模中的优势. 最后, 指出该领域面临数据稀缺、异构性及宽温域/宽应变率条件下预测精度不足等挑战, 并提出迁移学习、大型语言模型与多模态融合等解决路径. 展望未来, 本文构建了融合多模态数据与物理机制的机器学习技术路径, 旨在实现对极端环境下金属材料力学行为的精准预测, 推动材料力学研究向数字化、智能化方向发展.
新材料 2026年09月01日
人工智能与遥感科学交叉研究综述：现状与展望

人工智能与遥感科学交叉研究综述：现状与展望

摘要：人工智能的快速发展正推动遥感科学从“观测主导”向“智能认知”的范式转变。面对遥感观测规模快速扩张所带来的多源异构、高维特性等挑战，传统解译方法在效率、精度与可扩展性等方面已难以满足实际需求。以深度学习和大模型为代表的人工智能技术，为复杂地球系统的自动特征提取、跨模态融合与深层知识发现提供了新的理论支持与技术路径。近年来，人工智能遥感数据的融合在多类型观测数据（高分辨率光学、高光谱、SAR、LiDAR 等） 与多类智能任务（分类、检测、分割、变化检测与大模型认知推理） 中不断深化，并在地质、生态、农业、城市与灾害监测等关键应用场景中展现出重塑认知模式并增强决策智能化的潜力。然而，当前研究仍存在观测机理与模型表征耦合不足、跨区域跨模态泛化能力有限，以及智能系统可解释性与可信性仍待加强等问题。基于此，本文从观测技术、智能方法与典型应用3个维度系统梳理人工智能赋能遥感科学的最新进展，总结其发展脉络与共性特征，探讨面向全球尺度与动态复杂地球系统所面临的关键挑战，并对构建可泛化、可解释与可持续的下一代智能遥感理论体系和应用框架进行了展望。
交叉 2026年08月26日
陶瓷材料粘结剂喷射3D打印进展、应用及挑战

陶瓷材料粘结剂喷射3D打印进展、应用及挑战

摘要：粘结剂喷射（Binder Jetting，BJ）是一种基于粘结剂固化的3D 打印成形技术，成形效率及成形精度都相对较高，可快速加工复杂结构。相比于陶瓷材料传统成形方式，BJ-3D 打印技术克服了复杂陶瓷构件制备困难，加工周期长、加工成本高等难题，在复杂异形陶瓷构件的净尺寸成形方面具有广阔应用前景。本文介绍了BJ-3D 打印成形工艺和成形原理，分析了BJ-3D 打印成形陶瓷材料与构件形性的影响因素，包括粉体及粘结剂的特性、打印参数、脱粉及致密化工艺等。进一步，对氧化物陶瓷、非氧化物陶瓷、生物陶瓷、陶瓷基复合材料等的BJ-3D 打印进展进行归纳，对BJ-3D 打印陶瓷材料在生物医疗、航空航天、核工业等领域的应用进行总结。最后，本文就BJ-3D 打印陶瓷材料的未来发展方向及挑战进行分析。本综述期待为陶瓷材料BJ-3D 打印研究与应用提供一定总结与参考。
无机 2026年08月19日
粉末床熔融增材制造难熔金属材料研究进展

粉末床熔融增材制造难熔金属材料研究进展

摘要：增材制造技术（additive manufacturing，AM）的发展为高熔点难熔金属（如钨、钼、钽、铌及其合金）复杂构件的近净成形带来了革命性的新机遇。然而，难熔金属材料因熔点高等固有属性，使其增材制造过程呈现出显著有别于其他金属材料的特殊性。本文基于激光选区熔化（selective laser melting，SLM）和电子束选区熔化（selective electron beam melting，SEBM）等金属粉末床熔融（powder bed fusion，PBF）增材制造技术，系统综述了钨、钼、钽、铌及其合金在增材制造领域的研究进展。重点聚焦于难熔金属粉末原料制备技术，以及成形过程中工艺缺陷（如孔隙率、裂纹、晶粒粗化等）调控策略和组织性能特点。此外，本文还总结了当前增材制造难熔金属在产业化进程中面临的关键挑战，并对未来发展趋势进行了展望。
机械 2026年08月18日
人工智能驱动可持续混凝土：方法、机遇、挑战

人工智能驱动可持续混凝土：方法、机遇、挑战

摘要：人工智能(AI)技术为可持续混凝土研发开辟了新途径，能够在保障材料性能的同时，有效平衡成本、碳足迹和能耗等可持续性指标。本文系统回顾了面向可持续混凝土的AI 技术，重点讨论了其可解释性和可信赖性提升方法。首先，总结了传统AI 与先进AI 方法在提升混凝土可持续性方面的应用现状；随后，分析了数据“质”与“量”、预测可靠性、多目标优化设计以及更广泛的社会性考量等当前面临的关键挑战；同时探讨了将AI 与机理模型、全生命周期评估模型及信息物理系统相结合，以实现自动化与自适应混凝土生产的潜在路径；最后，提出了未来的研究方向，并规划了基于AI 的可持续混凝土基础设施发展路径。旨在启发研究人员与工程师利用AI 技术，共同推动绿色建筑环境的构建。
建筑 2026年08月18日
水系镁空气电池电解液研究进展

水系镁空气电池电解液研究进展

摘要：镁空气电池以其理论能量密度高、安全性好、成本低和环境友好等突出优势，近年来受到广泛关注，但关于水系镁空气电池电解液的系统化综述仍相对匮乏。由于镁阳极在水系环境中易发生自腐蚀、放电产物堆积及严重块效应，导致阳极利用率低、工作电压偏低且波动明显，使电解液成为制约镁空气电池实际应用的关键因素。为此，本文系统梳理了水系镁空气电解液的基本特性与关键影响因素，重点从电解液体系选择、界面调控策略以及添加剂作用机制等方面展开综述。内容涵盖含氯与无氯近中性电解液的结构特点与适用性，无机、有机及复合添加剂的调控作用，以及阴离子在电解液/阳极界面中的协同影响。最后，对水系镁空气电解液的未来发展方向提出展望，包括界面调控机制的深化理解、电解液体系的绿色化设计以及基于机器学习的配方快速筛选等。本文旨在为高性能镁空气电池电解液的研究与应用提供参考。
交叉 2026年08月17日
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