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 1 点赞 0 评论 132 浏览

面向未来的智能材料物质科学

摘要：智能材料自20世纪80年代以来逐渐兴起，成为材料科学的重要方向，催生了一系列重要的概念材料。近几年来，人工智能的长足进步促使人们对智能材料的内涵和外延进行深入的反思：智能的物质基础是什么？是否存在集成思考、响应、自复制等多重能力的智能物质？如何理解、设计、合成和改造智能物质？当前化学、生命、材料、信息科学等学科的高速发展为回答这些问题提供了极佳的契机。针对智能物质的系统研究，不仅将带来对智能的全新认识，还将对先进材料、合成细胞、生命起源等相关领域产生重要影响，在为科学界提供全新研究对象的同时，也将为解决国家重大需求带来变革性的突破。本文基于国家自然科学基金委员会第391期“双清论坛”，总结了智能材料的研究现状、发展趋势及机遇挑战，凝练出未来相关领域的重点研究内容和亟需解决的关键科学问题。

新材料 2026年02月13日 1 点赞 0 评论 621 浏览

超材料产业发展思考与建议

摘要：超材料是由人工结构构成、具有自然材料所不具备的超常性质的人工材料，有望获得与自然物质性质迥异的“新物质”，为诸多应用领域提供了变革性技术支撑；超材料的新原理、新功能实现处于爆发期，相关产业链开始萌生，而产业化、工程化进入瓶颈期，超材料当前所处的特殊阶段恰是国家战略介入的机遇期。本文总结了超材料的概念演进过程，从国际、国内两方面概要梳理了超材料的研究进展及发展趋势，从产业化方向、产业链格局、产业发展策略三方面系统凝练了超材料的产业化进展。进一步辨识了超材料产业发展面临的挑战，突出体现在制备技术、测试与表征技术、工程化技术、产业链、研发人才等方面，从人工智能（AI）技术在超材料设计中的应用、超材料在AI技术演进中的应用两方面展望了AI 技术为超材料产业带来的新发展机遇。为此建议，以重点应用需求为牵引进行重大项目布局，建设国家级超材料制备、大数据与设计平台，组建国家级创新联合体并促进跨学科人才培养，在中长期尺度上精准推进我国超材料产业高质量发展。

新材料 2025年08月26日 1 点赞 0 评论 937 浏览

面向新兴产业和未来产业的新材料发展战略研究

摘要：新材料是新兴产业和未来产业发展的根基，是抢占科技和经济发展制高点的重要领域，也是我国推进新型工业化的重要驱动力。本文梳理了新材料在信息、能源、生物、深空与深海探测等领域的发展趋势，发现新材料联用或与其他学科、领域的深度融合正在成为新材料发展的重要特点；系统分析了我国新材料产业在规模、技术创新能力、企业和集群等方面的发展现状，总结了新材料产业发展存在的关键原材料依赖进口、核心装备尚未实现自主可控、高端产品自给率不高、部分重点产品缺乏应用迭代、标准和评价体系不完善等问题；提出了面向新兴产业亟需发展的9 个重点方向以及面向未来产业亟需布局的7 个重要方向。为推动新材料产业的高质量发展，研究建议：着力筑牢新材料产业发展根基，扎实提升新材料产业链水平，营造良好的产业发展生态环境，完善产业发展配套政策。

新材料 2024年03月18日 0 点赞 0 评论 1166 浏览

为金属“量身定制”内部结构——异构金属材料的制备研究进展

摘要：金属材料的性能往往与其内部结构密切相关。通过有意识地设计并制备具有异构（即非均匀）微观组织的金属材料，可以显著提升其强度、韧性、疲劳寿命等关键性能，从而满足航空航天、新能源、高端装备等领域对材料性能的严苛要求。本文系统梳理了当前异构金属材料的主流制备方法，主要包括两大类：一是通过机械变形（如表面研磨、超声滚压、异步轧制等）在材料内部引入梯度结构或细化晶粒；二是借助物理化学手段（如粉末冶金、电沉积、增材制造等）实现成分与组织的跨尺度调控。文中详细阐述了各类工艺的原理、优势与局限性，并结合典型研究案例说明其实际应用效果。最后，对异构金属材料制备中存在的挑战与未来发展方向进行了展望，以期为相关领域的研究与工程实践提供参考。

新材料 2026年09月28日 1 点赞 0 评论 11 浏览

深度学习预测异质结构金属材料力学性能

摘要：针对异质结构金属材料（heterostructured metallic materials, HMMs）设计中强度-韧性倒置关系难题，文章提出一种融合深度学习与多目标进化算法的智能设计框架，即基于微观结构参数与力学响应的复杂映射关系，构建了结合双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory, Bi-LSTM）、注意力机制与物理约束的混合神经网络模型。通过有限元模拟数据集训练验证，该模型对极限抗拉强度（ultimate tensile strength, UTS）和韧性的预测决定系数R2 分别为0.896 6 和0.967 2。进一步集成非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II），建立了以微观结构参数为变量的多目标优化框架。研究结果表明，该模型可切实捕捉微观结构与性能的映射关系，为异质结构金属材料的智能预测找到了新途径。

新材料 2026年09月28日 1 点赞 0 评论 13 浏览

数据驱动的材料研发新范式：高通量计算与机器学习融合创新

摘要：人工智能技术的快速发展正在推动新一轮科技革命，并促进以材料基因工程为代表的数据驱动材料研发体系由经验驱动模式向数据驱动与智能设计协同推进模式转变。围绕高通量计算与机器学习融合驱动下的材料研发范式变革，系统梳理了材料研发范式的演进过程、高通量计算与机器学习的关键技术体系、国内外战略布局与平台建设进展，并分析其对新材料产业生态、科研组织模式及重点材料研发路径的影响。高通量计算支撑材料数据生成与大规模筛选，机器学习则通过快速预筛选和知识挖掘促进材料智能设计闭环迭代，推动材料创新竞争由单一技术能力竞争转向数据资源、计算工具、研发平台与组织体系协同能力的综合竞争。中国已初步具备相关建设基础与竞争力，后续可围绕核心软件自主化、高质量数据积累、标准体系完善，以及研发链与产业链贯通等方面持续提升。高通量计算与机器学习的深度融合，正在推动材料研发由第四范式向第五范式演进，并持续重塑新材料创新的技术体系、产业生态与科研组织逻辑。

新材料 2026年09月24日 1 点赞 0 评论 27 浏览

人工智能赋能材料科学：历史、挑战与未来愿景

摘要：面对材料研发周期长、依赖经验的现实困境，系统论述了人工智能驱动材料科学从传统试错范式向“智能自主创制”范式变革的演进逻辑，解析了认知能力与决策主权由人类向智能系统迁移的跃迁机制。从材料设计、合成规划及自主实验系统等方面系统阐述了人工智能赋能材料创新的实现路径。针对数据孤岛、物理可解释性缺失及算力前置等局限，提出将物理机理嵌入统计模型是跨越能力边界的关键。展望未来，多模态大模型与数字孪生技术的深度集成，将构建覆盖材料全生命周期的智能管理体系，推动材料研究和应用迈入算法驱动与人机协同的自进化时代。

新材料 2026年09月20日 1 点赞 0 评论 57 浏览

化学法制备稀土永磁材料的研究进展与挑战

摘要：稀土永磁材料（如Sm-Co，Nd-Fe-B，Sm-Fe-N等）是高性能磁性材料的核心组成部分， 广泛应用于新能源、电子信息及国防领域。相较于物理法，化学法在制备稀土永磁材料中具有原子级混合、形貌可调控及低温合成等独特优势，逐渐成为研究热点。本文系统综述了溶胶-凝胶法、水热法、共沉淀法、热分解法以及新兴合成法等化学制备技术的研究进展，分析了其微观结构调控机制与磁性能优化策略，并探讨了当前面临的挑战与未来的发展方向。

新材料 2026年09月17日 1 点赞 0 评论 64 浏览

非晶合金作为能源存储和转化材料的研究

摘要： 非晶合金也称为金属玻璃， 其长程无序的原子排列结构， 使其比传统晶态合金拥有更丰富的活性位点以及更优异的化学与催化活性， 因此在氢能、 太阳能、 二次电池等能源储存和转换应用领域有广阔的前景。本文系统综述了非晶合金作为电催化水分解催化剂、 储氢材料、 锂离子电池和锂金属电池材料、 水系锌离子电池材料、 太阳能电池关键材料、 超级电容器等的最新研究进展，重点总结了非晶合金在能源存储和转化材料应用中的优异表现，分析了非晶态原子结构对能源存储和转化特性的影响规律及机理， 并对非晶合金结构与性能的调控策略进行了概述。最后， 总结并展望了本领域研究的挑战和未来发展趋势。

新材料 2026年09月17日 1 点赞 0 评论 54 浏览