材料4.0在热障涂层与环境障涂层领域的发展现状
王杰民1，张思岩2，张翰超2，孙鲁超1，王京阳1，2（1.中国科学院 金属研究所；2.辽宁材料实验室 燃氢防护技术研究所）
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。
关键词：热障涂层；环境障涂层；人工智能；机器学习
目录介绍
0 引言
1 材料4.0的基本理论框架
1. 1 数据驱动材料科学研究范式
1. 2 材料数据库
1. 3 数据预处理
1. 4 模型验证
2 机器学习算法介绍
2. 1 机器学习算法分类
2. 1. 1 机器学习模型功能
2. 1. 2 机器学习模型学习方式
2. 1. 3 机器学习模型结构
2. 2 浅层机器学习算法
2. 2. 1 支持向量机与支持向量回归
2. 2. 2 决策树与集成算法
2. 2. 3 人工神经网络
2. 2. 4 K近邻算法
2. 2. 5 朴素贝叶斯分类器
2. 3 集成学习算法
2. 3. 1 串行集成学习
2. 3. 2 并行集成学习
2. 3. 2 并行集成学习
2. 4 深度学习算法
2. 4. 1 卷积神经网络
2. 4. 2 循环神经网络
2. 4. 3 图神经网络
2. 4. 4 Transformer 架构
3 材料4.0在热障、环境障涂层材料领域中的应用实例
3. 1 机器学习加速的理论模拟
3. 1. 1 YSZ体系的机器学习势函数突破
3. 1. 2 稀土硅酸盐EBC体系机器学习势
3. 2 性能预测
3. 3 成分设计
3. 4 微观结构测试和识别
3. 4. 1 基于深度学习的微观结构图像识别
3. 4. 2 无损检测中的机器学习应用
3. 5 制备工艺优化
4 总结与展望
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