以下文章來源于金屬圈 ，作者金屬學報

        增材制造技術為高強鋁合金復雜零部件的制造帶來了前所未有的機遇，但目前增材制造鋁合金體系仍局限于可鑄造和可焊接的Al-Si系合金，制約了高性能增材制造鋁合金的快速發(fā)展。近年來，不同尺度的計算方法逐步用于輔助高性能增材制造鋁合金的開發(fā)。

《金屬學報》期刊發(fā)表的《計算輔助高性能增材制造鋁合金開發(fā)的研究現(xiàn)狀與展望》一文詳細綜述了國內(nèi)外學者在計算輔助增材制造鋁合金設計與制備領域的研究成果，列舉了原子、介觀和宏觀尺度計算模擬及機器學習等計算方法輔助增材制造鋁合金設計的代表性案例，分析了不同計算方法輔助合金設計的策略，并指出其不足。最后，針對如何推動多尺度計算在高性能增材制造鋁合金開發(fā)中的應用進行了展望，并指出其發(fā)展方向。

然而，當前不同尺度計算方法往往僅針對增材制造鋁合金“成分-工藝-組織-性能”的部分環(huán)節(jié)，嚴重制約了多尺度計算在增材制造領域的應用。為此，未來可從以下2個方面來實現(xiàn)高性能增材制造鋁合金的高效開發(fā)。

第一，建立增材制造鋁合金的集成計算材料工程框架。旨在集成不同尺度的計算方法為一個整體系統(tǒng)，建立增材制造鋁合金“成分-工藝-組織-性能”的定量關系。

Mishra和Thapliyal提出了適用于增材制造合金設計的集成計算材料工程框架及不同尺度計算在其中的應用。將計算熱力學和第一性原理計算結合，建立合金從“成分-工藝-微結構”的定量關系，有利于無裂紋的高性能增材制造鋁合金的成分設計。分子動力學、相場模擬和有限元模擬相結合，可對增材制造過程中的溫度場、應力場和微結構演變進行定量模擬，建立合金“工藝-微結構”的定量關系，為合金制備工藝的優(yōu)化提供準確高效的指導。機器學習和實驗相結合，建立合金“工藝-微結構-性能”間的定量關系，為金屬增材制造的質(zhì)量監(jiān)控、工藝優(yōu)化、產(chǎn)品性能提升提供指導。最終，不同尺度計算相結合，實現(xiàn)增材制造鋁合金從“成分-工藝-組織-性能”的整體設計。

需指出的是，高效可靠的集成計算材料工程框架強烈依賴于更加合理的計算方法以及高通量計算的支持。一方面，不同尺度計算方法還有待發(fā)展，比如：上文提到的改進Scheil-Gulliver模型中，已考慮了快速凝固對溶質(zhì)偏析的影響，但對實際多元多相體系在快速凝固條件下部分穩(wěn)定相被抑制的預測仍存在偏差，因此有必要進一步改進該模型；在相場模型方面，有限界面耗散的多相場模型能夠定量描述極端非平衡條件下(快速凝固過程)的溶質(zhì)截留效應，但要實現(xiàn)增材制造過程微結構演變的定量模擬，還需耦合可靠的溫度場和流場方程。另一方面，高通量計算將進一步提升合金設計的效率。高通量計算是實現(xiàn)“材料按需設計”的基礎，可以有效縮小實驗的范圍，為實驗提供科學依據(jù)。目前，高通量計算較為耗時，計算任務的高效管理和計算結果的后處理仍然具有挑戰(zhàn)性。實現(xiàn)高通量計算的方法主要包括并行計算和分布式計算，本文作者等前期開發(fā)了一種機器學習加速的分布式任務管理系統(tǒng)(Malac-Distmas)，實現(xiàn)了高通量計算和各種數(shù)據(jù)的存儲。該系統(tǒng)嵌入機器學習技術，可對輸出數(shù)據(jù)進行增密，減少計算量，實現(xiàn)高通量計算的加速。通過將Malac-Distmas與不同的熱力學計算軟件耦合，實現(xiàn)了Gibbs自由能、相圖、Scheil-Gulliver模擬、擴散模擬、析出模擬以及熱物性參數(shù)等的高通量計算。此外，Malac-Distmas不限于實現(xiàn)熱力學、動力學和熱物理性質(zhì)的高通量計算，還可與其他計算/模擬軟件/代碼進行耦合，實現(xiàn)高通量計算/模擬。

第二，發(fā)展高性能增材制造鋁合金的多目標設計方法與優(yōu)化策略/技術。基于集成材料工程建立增材制造鋁合金“成分-工藝-組織-性能”定量關系，針對不同應用背景與材料性能需求，開發(fā)對應的多目標(如：無裂紋高強高導電、無裂紋高強高韌等)設計方法，實現(xiàn)增材制造新型高性能鋁合金的高效設計與開發(fā)。

綜合性能是衡量材料能否滿足工程應用的前提。但由于材料性能影響因素眾多，性能間交互作用復雜，如材料的強度與塑性/韌性，強度與電導率等，往往相互沖突，呈此消彼長的矛盾關系。因此，設計研發(fā)平衡材料各類性能最優(yōu)值、實現(xiàn)綜合性能最優(yōu)的材料，一直是材料領域的難題。在多目標設計方法方面，Yi等前期通過結合計算熱力學、實驗和機器學習，建立稀土/堿土改性鑄造鋁合金“成分-工藝-組織-性能”定量關系，從鑄造性、晶粒細化、共晶改性、固溶強化、析出相特性和熱處理等多方面出發(fā)，對合金的強度和塑性進行多目標設計，成功開發(fā)出高強高韌的稀土/堿土改性鑄造鋁合金。在多目標優(yōu)化策略方面，主要包括逐層篩選優(yōu)化、多目標轉單目標優(yōu)化、Pareto前沿協(xié)同優(yōu)化等優(yōu)化策略。最近，Dai等將三維定量相場模擬和分級多目標優(yōu)化策略相結合，通過對物理氣相沉積(PVD)工藝中TiN涂層生長過程進行了大量的三維相場模擬，獲得了模型參數(shù)、微觀結構和各種涂層性能之間的參數(shù)關系。基于定量相場模擬和關鍵實驗數(shù)據(jù)，提出了一種分級多目標方法來設計多種涂層性能。隨后，根據(jù)對各種目標組合的Pareto前沿的識別，對邊際效用進行了研究。以分級的方式對模型/工藝參數(shù)進行過濾，最終找到與實驗結果一致的最佳TiN涂層性能窗口。針對不同應用背景與材料性能需求，將上述方法合理應用于增材制造新型鋁合金設計，有望實現(xiàn)綜合性能優(yōu)異鋁合金的高效開發(fā)。

引用本文
高建寶, 李志誠, 劉佳, 張金良, 宋波, 張利軍. 計算輔助高性能增材制造鋁合金開發(fā)的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 金屬學報, 2023, 59(1): 87-105
GAO Jianbao, LI Zhicheng, LIU Jia, ZHANG Jinliang, SONG Bo, ZHANG Lijun. Current Situation and Prospect of Computationally Assisted Design in High-Performance Additive Manufactured Aluminum Alloys: A Review[J]. Acta Metallurgica Sinica, 2023, 59(1): 87-105
DOI:10.11900/0412.1961.2022.0043

(責任編輯：admin)

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