金属异质结构材料:分类、强韧化机制与发展趋势

摘要:不同于传统金属材料,异质结构金属材料通过在微观尺度(如晶粒尺寸、晶体结构、相组成和成分差异等)构建具有显著差异的结构单元,实现强度与塑性的协同提升。本文归纳总结了异质结构金属材料发展至今的一些重要研究成果,基于对该类材料的设计、强韧化机制和种类的认识,对这一新兴材料领域的未来发展进行了展望。通过介绍循环加载-卸载实验,阐述了异质结构金属材料的强韧化机制和变形行为,解释了背应力的产生原因和其对性能的影响。列举了梯度结构、片层结构、双峰结构、谐波结构、双相结构和化学成分异构等典型异质结构单元。提出了该材料领域发展面临的难题和研究方向,为未来开发综合性能更优秀的异质结构金属材料提供参考。

人工智能方法在RTM工艺仿真中的应用

摘要:树脂传递模塑成型(Resin transfer molding,RTM)工艺仿真对于提高成型质量,降低RTM 工艺成本至关重要。将人工智能方法引入RTM工艺仿真中,可以不必求解复杂的多尺度渗流模型就能够获得对RTM 模具设计的指导性意见。本文综述了以遗传算法和机器学习方法为主的人工智能方法在RTM工艺仿真中的研究现状,并讨论了该领域存在的问题及发展方向。遗传算法主要被应用于注胶口及流道配置优化方面,但在复杂问题中收敛性较差,与其他局部搜索算法结合的方法展现出解决复杂问题的潜力;机器学习方法的应用研究处于起步阶段,目前主要被应用于注射压力、浸渍质量、渗透率预测等方面,只对简单二维充模问题进行了研究;其他人工智能方法通常计算成本低,但难以验证最优性。人工智能方法的问题集中在迭代/训练所需的数据集的获取成本方面。其在三维复杂几何结构及非均匀渗透率制件方面的应用是未来的重要发展方向。

光学隐身超材料技术研究进展

摘要: 在现代复杂的战场环境下, 隐身技术的发展加剧了各国武器装备的竞争。发展隐身技术, 提高武器系统生存、空防和纵深打击的能力, 已经成为集陆、海、空、天、电磁为一体的现代战争的迫切需求。本文介绍了光学隐身和超材料的应用背景及概念, 从基本工作原理出发, 介绍主流光学隐身超材料技术的实现方法, 包括变换光学隐身技术、等离激元隐身技术、基于微波网络理论的隐身技术以及相位调制型超构表面隐身技术等, 并对光学隐身超材料发展趋势进行了展望。

材料数据库的现状与未来:AI 技术引领的创新应用前景

摘要: 随着人工智能技术的不断进步,材料数据库在材料科学研究中扮演着日益重要的角色。旨在探讨材料数据库如何通过与AI 技术的融合,扩展其应用范围并提升其核心价值。通过文献综述的方法,系统地分析了材料数据库的当前分类,包括材料基础数据库、生产加工数据库、应用服役数据库等,并概述了支撑技术如机器学习、深度学习、数据标准化技术的应用情况。尽管国际上材料数据库的发展呈现出智能化、网络化、资产化、去中心化的趋势,但在数据质量、数据共享、知识产权、市场运维等方面仍面临挑战。未来材料数据库的发展将受益于与新兴技术如材料数据工厂、区块链、隐私计算、AI 大模型的结合,这将为新材料的研发和应用提供创新的手段和场景工具。

Bi-2223超导带材力学性能增强研究进展

摘要: Bi2 Sr2Ca2Cu3Ox( Bi-2223)超导材料具有高临界转变温度和高上临界场,由其制备的Bi-2223带材具有较高的载流性能,因而在电工领域的应用中具有明确的优势。然而,Bi-2223带材在超导电缆、磁体等使用过程中所受洛伦兹力和热应力会对超导芯丝造成损伤,使带材的载流性能降低。在实际应用中需要对Bi-2223带材进行力学性能增强,以保证Bi-2223带材的使用性能。简述了Bi-2223带材的常用力学性能增强方法,包括合金包套增强和层压增强,还介绍了常用的银合金包套和层压增强材料,阐述了银合金包套增强作用和层压增强中残余应变对Bi-2223带材增强的作用。

基于同步辐射成像技术的金属材料凝固研究进展

摘要:凝固在金属材料制备中至关重要。凝固过程直接决定了金属材料的微观组织和宏观性能。金属从液态转变为固态时,晶粒的形成和生长、凝固速度、温度梯度和合金成分等因素会导致不同的微观结构,影响金属的最终组织结构。这些因素的变化不仅决定了金属的力学性能,还可能引发诸如晶界缺陷、气孔、夹杂物等缺陷,进而影响其整体质量和使用性能。同步辐射由于具有高穿透性和高时空分辨率,能够实时观察和跟踪金属在凝固过程中的微观结构演化,从而深入理解其内在变化机理。本文综述了国内外同步辐射成像技术在金属材料凝固过程研究中的最新进展,重点探讨了该技术在晶体形核与生长、凝固缺陷形成机制以及快速凝固(焊接与增材制造)等方面的应用与研究成果。通过结合相场模拟与机器学习等新方法,研究者在晶粒细化机制、气孔与热撕裂形成规律以及快速凝固模式控制方面取得了重要进展。最后指出,提升同步辐射时间与空间分辨率、开展多尺度耦合表征、融合实验与数值模拟并引入数据驱动的智能分析方法是未来凝固过程原位研究的重要发展方向,这将为先进材料设计与工艺优化提供更坚实的理论基础与技术支撑。

多孔材料吸附分离氟代烃的研究进展

摘要:【目的】为了突破限制我国半导体产业发展的电子特种气体(特气)的高效、低成本生产等关键“卡脖子”问题,开展多孔材料吸附分离氟代烃的研究,实现关键氟代烃体系的提纯。【研究现状】总结通过活性炭、碳分子筛、金属有机框架等多孔材料对CF4、C2F6、C3F8等氟代烃体系进行吸附分离的最新研究进展;多孔材料吸附分离具有操作简单、条件温和、对痕量杂质去除效率高等优点,能够满足氟代烃电子特气的现有纯度要求,多孔材料吸附分离法可以在较低能耗的情况下获得高纯度的氟代烃。【结论与展望】 多孔材料在单组分的吸附量和混合气体的选择性2项关键参数上能够取得良好的效果;理论计算为寻找合适的多孔材料吸附剂提供指导,理论计算的工作重点集中于CF4分离体系,缺少针对双碳或多碳氟代烃分离体系的研究;虽然有一些国内外学者尝试将多孔材料用于氟代烃电子特气的工业化生产,但还处于比较初级的阶段;后续研究须加强与理论计算的结合,实现多孔材料的理性设计与选择,同时应逐渐偏向于工业生产背景,实现多孔材料吸附分离氟代烃的工业应用。

基于MXene与还原氧化石墨烯的石英晶体微天平氨气传感器

摘要:【目的】研究石英晶体微天平氨气传感器,实现对食物腐败产生的氨气的快速、高响应检测。【方法】设计并制备基于MXene与还原氧化石墨烯(reduced graphene oxide,rGO)复合薄膜的石英晶体微天平(quartz crystal microbalance,QCM)传感器,采用扫描电子显微镜对MXene-rGO复合敏感膜的表面形貌与微观结构进行分析;使用石英晶体微天平传感平台测试技术对该传感器对氨气的灵敏度、线性度、长期稳定性等动态响应特性进行测试分析,并进一步研究其在实际食物腐败检测中的应用效能。【结果】 MXene-rGO复合薄膜表征显示MXene与rGO复合良好,MXene-rGO复合薄膜传感器的响应拟合直线斜率达11. 7356,线性度拟合系数R2达0. 98925,在35 d的测试中传感器响应未发生明显变化,长期稳定性优异。【结论】MXene-rGO复合薄膜对氨气吸附性强,具有良好的重复性和长期稳定性,能够应用于食物腐败检测中。

金属材料强度-塑性及强度-电导率定量关系

摘要:金属材料强度-塑性、强度-电导率之间普遍存在相互制约关系。本文基于提出的独立位错空间模型,阐明了金属材料强度-塑性制约关系的本质,并受独立位错空间尺寸所控制,揭示了金属类型、合金成分、变形温度和应变速率是调控独立位错空间尺寸的关键因素,而微观组织或晶粒尺寸分布对其影响有限。这一发现解释了在固定金属类型、合金成分及变形参数条件下,仅通过优化微观组织或晶粒尺寸难以实现强度与塑性同步提升的根本原因。基于单相合金中位错塞积的晶粒尺寸依赖性,建立了拉伸强度-均匀延伸率权衡模型,并在多种金属材料体系中得到实验验证。针对金属导线,通过分析晶界、取向和纳米析出相对位错塞积和电子散射的差异化作用,提出了金属导线高强-高导三原则:细长晶粒、硬取向织构和纳米相调控。基于上述原则,构建了强度-电导率定量关系模型,阐释了金属导线强度与电导率呈现协同提升、相互制约等典型现象的内在机制。最终,依据高强-高导三原则设计制备出突破现有强度-电导率制约关系的高性能导线。建立的金属材料强度-塑性、强度-电导率定量关系模型,可以高效指导金属材料选材、成分设计及微观组织工艺控制,保证构件服役安全性。

全球智能体的发展、挑战与建议

摘要:智能体是以大模型为核心驱动,具备感知、学习、适应、决策、执行能力的智能系统,是推动人工智能从以大模型为代表的生成式人工智能迈向代理式人工智能的主导产品形态,是人工智能落地应用的战略必争领域。当前,智能体在全球范围内快速兴起,不仅深刻改变了软件产业发展范式,更为实体经济转型提供了新动能。文章旨在系统阐述智能体概念内涵的演进历程,深入分析全球智能体技术研发和应用创新的最新进展,客观梳理智能体发展面临的技术、应用、生态等多重挑战,并从推动技术创新、深化融合应用、完善标准体系、加强人才培养、完善治理体系、优化发展环境等维度提出对策建议。