材料4.0在热障涂层与环境障涂层领域的发展现状
摘要:热障涂层(TBC)与环境障涂层(EBC)作为燃气轮机、航空发动机高温部件的核心防护材料,在提升部件耐温极限与服役寿命方面发挥关键作用。然而,苛刻的服役环境要求其同时满足隔热性能、相稳定性、热膨胀匹配及抗腐蚀等多重性能指标,材料性能优化面临显著挑战;加之制备工艺复杂,缺乏高效的涂层微观结构调控手段。基于数据驱动的“材料4.0”研究范式融合大数据与数据挖掘技术,通过人工智能领域的机器学习方法,可从复杂数据中自动解析成分- 结构-工艺-性能的映射关系,为TBC与EBC的创新发展提供了全新路径。本文系统阐述了材料4.0的理论框架与典型机器学习算法,全面回顾了近年来该范式在热障涂层与环境障涂层领域的研究进展,同时指出当前存在材料数据短缺、机器学习模型可解释性差等挑战,并展望了基于机器学习方法研究的发展方向,以期推动人工智能技术在高温防护涂层领域更广泛深入的应用。





