摘要：概述了4种机器学习方法，包括监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习。讨论了机器学习在材料设计与发现、材料表征和计算材料学中的具体应用，展示了其在加速材料开发和优化方面的潜力。介绍了材料科学中的数据库和数据挖掘技术，总结了数据库的发展和数据挖掘的应用。汇总了新兴大模型技术在材料科学中的应用，提出大模型技术的发展引领材料科学进入了智能化新时代。然而当前领域仍面临诸多挑战，如数据质量、模型解释性和隐私安全问题等。通过深入研究和国际合作，未来的材料科学有望通过机器学习技术实现更加智能化和高效的材料设计与发现。

摘要：板带材轧制过程的各工序都已达到较高控制水平，但工序耦合和工况复杂性限制了产品质量及生产效率的提升。如何提高模型精度与复杂工况的动态适应能力，实现工序内和工序间的各层次协调优化，是本领域面临的挑战性问题。数字化技术对提升产品质量和生产效率、降低成本、减少排放等具有重要作用，是推动钢铁企业转型升级发展、持续提升竞争力的关键。首先，分析了轧制过程的特点以及数字化升级的解决方案，提出了以工业互联网为载体、以智能感知和动态数字孪生为基础、以全流程多工序协调优化控制为核心、以信息物理系统（ＣＰＳ）为支撑的板带轧制过程数字化升级的总体架构。随后，梳理了板带轧制过程中工业互联网、数字孪生模型、全流程协调优化和信息物理系统４个方面的数字化发展现状。最后，基于数字化发展现状，对板带轧制数字化技术的发展方向进行了展望。

摘要：折叠屏手机日益轻薄化的发展趋势对3C领域精密转轴部件材料的强度提出了更高要求，但当前用于转轴件生产的金属注塑成型（metal injection molding，MIM）工艺难以同时满足零件的超高强度和良好塑性需求。因此，基于选区激光熔化（selective laser melting，SLM）工艺特点，分别采用真空感应熔炼气雾化（vacuum inductionmelting gas atomization，VIGA）和等离子旋转电极雾化（plasma rotating electrode process，PREP）法制备了2400 MPa级超高强钢粉末，并利用SLM方法成形合金试样。利用SEM（scanning electron microscope）、EBSD（electronbackscatter diffraction）、XRD（X-ray diffraction）等表征技术，对比研究了VIGA 与PREP 2 种超高强钢粉末的特性以及SLM 合金的微观组织与力学性能。研究表明，VIGA 与PREP 超高强钢粉末微观组织均以柱状晶和胞状晶为主，但PREP 粉末具有更低的气体和杂质含量、更优异的松装密度和流动性。由于PREP 制粉工艺极快的冷却速度，使PREP粉末出现晶体择优取向和较少的FCC（face center cubic）相。对SLM成形合金的研究表明，沉积态（as-built，AB态）和热处理态（heat-treated，HT 态）下的VIGA试样的位错密度均高于PREP试样，但由于VIGA粉末氧含量较高，SLM VIGA成形件中存在明显氧化物夹杂，导致材料塑性下降。经固溶时效处理后，PREP-HT试样相较于VIGA-HT试样呈现出显著的晶粒细化，提高了材料的强塑性，实现了抗拉强度2 406 MPa和伸长率4.3% 的良好匹配。研究结果验证了PREP 粉末在SLM超高强钢制备中具有显著优势，为突破3C领域精密零部件的“高强-复杂-轻量化”协同设计瓶颈提供了新的技术路径。

摘要：基于室外暴露实验，通过腐蚀速率测试、腐蚀形貌分析以及腐蚀产物分析等方法，研究了Q460和Q690低合金钢在南极大气环境下暴露1个月和12个月的腐蚀行为。结果表明，南极低温环境冰层、雪层覆盖下电化学腐蚀过程依然可以发生。暴露初期，冰雪冻-融环境导致液膜长周期存在促进了腐蚀的进行并且加速了局部腐蚀，Q460和Q690钢的腐蚀速率分别为29.7和77.0μm/a。暴露12个月后，腐蚀速率分别降低至10.7和18.7μm/a，腐蚀产物主要由α-FeOOH、γ-FeOOH、β-FeOOH和Fe3O4/γ-Fe2O3组成。由于Cl-的存在，Q460钢和Q690 钢的锈层产生了较多的β-FeOOH和裂纹。长周期暴露时，金属表面被冰雪所覆盖，冰层以及锈层对溶解氧及侵蚀性离子的阻挡使得腐蚀的发生受到了抑制,并且局部腐蚀向均匀腐蚀演变。

摘要：[目的]一般冷轧镀锌卷表面细微缺陷检测模型难以兼顾高精度和低复杂度。[方法]提出了一种基于钢缺陷数据集(SDD)和 YOLO(即 you only look once)算法的细微缺陷检测模型。该模型通过 3 个关键创新来解决上述问题：在特征提取阶段仅对未被遮挡的有效像素进行运算，在特征表达阶段采用高频低尺度直连技术和 Harr小波变换，在缺陷回归预测阶段使用可变形卷积学习共享卷积核偏置参数。[结果]在自建的 SDD上，该模型达到 94.9%的检测精度和 103 FPS(帧率)的推理速度，模型大小仅13.8 M。[结论]本文为镀锌卷表面细微缺陷检测提供了高效的轻量级解决方案。

摘要:中厚板在轧制过程中易出现多种平面形状缺陷,严重影响板材质量与成材率,进而制约产品性能与产线运行效率。作为保障成品外形质量的关键技术环节,平面形状控制长期以来受到轧钢领域的广泛关注。本文系统梳理了中厚板平面形状控制技术的发展脉络,涵盖了从基础理论、实验研究到工程应用的演进过程,并进行了简要阐述、对比和评论。在此基础上,进一步总结了近年来智能化装备与数据驱动控制技术在该领域的研究进展,并结合当前钢铁工业的智能化发展趋势,对平面形状控制的未来研究方向进行了探讨,旨在为技术优化与升级提供理论支持与思路借鉴。

摘要：氢能作为一种新型能源正受到国际社会的广泛关注，然而，用于氢能运输和储存的奥氏体不锈钢不可避免地面临氢脆问题。传统工艺制备的奥氏体不锈钢无法避免氢脆发生，而增材制造工艺在制备奥氏体不锈钢抗氢脆结构部件方面具有显著优势，为解决奥氏体不锈钢氢脆问题提供了新思路。概述了增材制造奥氏体不锈钢抗氢脆机制的研究进展，并对以下方面进行了讨论与分析：传统奥氏体不锈钢氢原子捕获及其氢脆机制；增材制造奥氏体不锈钢微观组织结构特征及其对氢原子捕获的影响；增材制造奥氏体不锈钢的抗氢脆性能及机制。对增材制造奥氏体不锈钢在氢环境中的应用进行了总结和展望。

摘要: 本文中归纳了工模具钢中碳化物的析出温度、类型,以及不同种类碳化物的形成机理,并综述了国内外对工模具钢中碳化物控制的研究方法和进展情况,分别介绍了工模具钢中碳化物的多种控制方法,包括添加孕育剂或微合金化元素、调控冷却速率、采用机械/ 电磁搅拌技术、优化热加工与热处理工艺等.通过显微表征技术与计算机模拟技术的结合,深入揭示了碳化物的形成机理;此外,系统阐明了热加工工艺参数对碳化物破碎分解的调控机制,以期为精准控制碳化物形貌特征提供理论依据.

摘要:为了解决连续热镀锌辊涂处理过程人工干预过多而产生大量降级品的问题,以某热镀锌机组镀后化学辊涂机为研究对象,首先针对工业生产过程中镀后辊涂处理复杂多变的特征,形成了基于现有辊涂机能力的自动控制提升方案;其次构建了基于工业生产多因素耦合的控制模型,开发了压力及位置双重柔性控制模块,满足了辊涂处理过程高精度调整的要求;最后建立了自动控制系统核心数据库,优化了系统联动程序及传动控制参数,同时将该技术应用到某热镀锌辊涂处理机,辊涂机自动化率每月均达到90%以上,减少了人为操作且降低了废品率,保证了通卷带钢膜重的精准可调及均匀性,满足了下游客户对热镀锌产品表面辊涂质量的要求,提升了辊涂机自动控制水平,创造了可观的经济效益和社会效益。

摘要:针对轧制过程中非金属夹杂物变形的研究方法、表征参数以及影响因素进行了综述。研究表明冷轧过程中弹性模量小的夹杂物具有更好的变形能力,热轧过程中黏度小的夹杂物更利于变形,轧制温度在钢基体、夹杂物的流动应力曲线交点温度左右的温度区间内有较大的影响。还分析了夹杂物尺寸、轧制压下量等因素对夹杂物变形的影响。不同种类夹杂物的物性参数与变形能力之间的定量研究将会成为将来的研究重点。