中南大學《JMST》:一種高效的鑄造鋁合金設計新策略!
關注 2022年1月5日 11:52 瀏覽:2325
鑄造鋁合金由于密度小、鑄造流動性好、可塑性強等優點廣泛應用于汽車、航空航天和機械制造等重要領域。工業生產中,通常會在鑄造鋁合金中添加堿土金屬 Sr 來細化合金微觀組織以改善合金綜合力學性能。然而,采用傳統的“試錯法”難以實現高效的 Sr 改性鑄造鋁合金的成分設計。因此,如何對合金進行前期設計,預測合金微觀結構和性能,以高效開發 具有優異性能的鑄造鋁合金對工業生產具有重大指導意義!
針對以上問題,中南大學張利軍教授團隊提出一種高效的合金設計新策略:耦合計算熱力學方法和機器學習技術,高效設計了 A356 鑄造鋁合金中 Sr 的最佳添加量,深入探討了 Sr 改性鑄造鋁合金的強韌化機理。 相關論文以題為“ Efficient alloy design of Sr-modified A356 alloys driven by computational thermodynamics and machine learning ”發表在材料科學期刊 Journal of Materials Science & Technology 上。
論文共同第一作者為中南大學的博士生
易旺
和碩士生
劉光琛
,通訊作者為中南大學的
張利軍
教授和
高建寶
博士,合作者包括桂林電子科技大學的盧照副研究員。
https://doi.org/10.1016/j.jmst.2021.09.061
該項研究工作以 Al-Si-Mg-Sr 四元體系為研究對象,首先統一了 Al-Si-Mg-Sr 四元體系所有邊界二元系的熱力學描述,通過 CALPHAD 方法更新了 Al-Mg-Sr 三元體系的熱力學參數,并重現了 Al-Mg-Sr 三元體系熱力學相圖(見圖 1 );結合熱力學外推方法建立 Al-Si-Mg-Sr 四元系熱力學數據庫,并通過制備關鍵合金,結合微結構表征和熱效應分析驗證所建立四元系熱力學數據庫的可靠性(見圖 2 )。
圖 1. Al-Mg-Sr三元體系計算相圖: ( a) Al35 Mg65 -Al7 Mg13 Mg80 (in wt.%)計算垂直截面;( b) 10 wt.%Sr計算垂直截面;( c) Al-Mg-Sr三元體系 400 o C計算等溫截面;( d)計算與實驗相轉變溫度對比圖,對角實線上,計算結果與實驗數據完全一致。
圖 2. Al-Si-Mg-Sr四元體系熱力學數據庫構筑及驗證 :( a) A356-xSr(in wt.%)計算垂直截面與 DSC升溫型號對比;( b) A356-xSr(in wt.%)計算凝固相圖與 DSC降溫型號對比。
隨后,集成計算熱力學、機器學習技術和關鍵實驗,高效設計了 A356 鑄造鋁合金中 Sr 的添加量( 見 圖 3 )。基于可靠的熱力學數據庫,采用課題組前期開發的新型機器學習加速的分布式任務管理系統 (Malac-Distmas) 進行高通量的平衡相圖計算和非平衡凝固模擬,高效構筑 A356 合金隨 Sr 含量變化的凝固相圖及其相 / 組織分數圖,進而建立了合金成分與微結構之間的定量關系;同時,將實驗和計算微結構信息及測定力學性能作為機器學習 ANN 模型的輸入數據集,篩選機器學習模型參數,獲取合金成分 — 微結構 — 性能間的定量關系,高效地確定 A356 合金中 Sr 的最佳添加量為 0.005 wt.% ,隨后通過關鍵力學性能測定及微結構表征驗證合金理論設計的可靠性(見圖 4 )。
圖 3. 耦合計算熱力學,機器學習和關鍵實驗進行 Sr改性鑄造鋁合金成分設計的研究策略 。
圖 4. Sr改性 A356合金設計: ( a)通過計算熱力學構建的合金成分 -微結構定量關系 ;( b)基于計算微結構信息和實驗測定力學性能,采用機器學習技術預測的 Sr改性 A356合金力學性能;( c)綜合力學性能因子及代表性實測微結構信息;( d)實驗驗證預測 A356鋁合金中 Sr的最佳添加量為 0.005wt.%。
最后,通過對比分析了計算熱力學和機器學習技術的優缺點,并通過數據挖掘技術深入挖掘 Sr 改性 A356 合金的強韌化機制,發現合金強度的提升主要來自于合金共晶組織的貢獻,而合金塑性的提升主要來自于合金中的初晶 (Al) 和軟質相 Al2 Si2 Sr 的貢獻(見圖 5 和圖 6 )。
研究工作為工業鑄造鋁合金的成分設計及強韌化機理的全面研究提供了一種可行方案。
圖 5. 通過機器學習技術建立合金力學性能與合金微結構關系,挖掘合金強韌化機理: ( a)初晶 (Al);( b)共晶( Al);( c)共晶 (Si);( d) Al2 Si2 Sr相。斜率為正表示性能與微結構呈正相關,斜率為負表示性能與微結構呈負相關。
圖 6. 通過計算熱力學分析驗證機器學習所挖掘的合金強韌化機理: ( a) A356-x Sr合金計算生長抑制因子;( b) A356-x Sr合金計算凝固相圖;( c) A356-x Sr合金成分 -組織關系圖;( d)第一性原理計算的( Al)、( Si)和 Al2 Si2 Sr相的體積模量。
張利軍 ,博士,中南大學教授,博士生導師。德國洪堡學者、中南大學升華學者特聘教授、湖南省湖湘青年英才、湖南省杰出青年基金獲得者。主要從事計算熱、動力學及其驅動的材料設計與制備領域研究工作。近年來主持國家級項目 15 項,省、校級和企業橫向課題 10 余項。目前擔任國內外 10 種雜志編委 / 青年編委(包括 Advanced Powder Materials 、 Journal of Magnesium and Alloys 、 Journal ofMaterials Informatics 、 JMM-B 、 Materials 、 Metals 等)。累計在 npj Computational Materials 、 ActaMaterialia 等 40 余種材料領域期刊上發表第一 / 通訊作者論文 130 余篇,在國際會議上做大會邀請 / 口頭報告 30 余次,組織 / 共同組織重要國際會議 3 次、國內會議 6 次。作為主編在瑞士出版專著 1 本,出版專著章節 3 部。已授權中國發明專利 2 項、中國軟件著作權 2 項。課題組主頁:
https://www.ppmgroupcn.com/
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