在多种因素影响下，退火2050 Al-Li合金的腐蚀机理

《Materials Letters》：Corrosion mechanism of annealed 2050 Al-Li alloy under the influence of multiple factors

本研究提出一种融合知识图谱与图注意力网络（KGAT）的机器学习框架，用于协同优化激光熔覆工艺参数和镍基自熔合金成分，显著提升涂层磨损性能。通过引入物理冶金学知识图谱，结合有限元的温度场与凝固动力学模拟数据，构建了包含成分、工艺参数及微观组织特征的多层次知识模型。实验表明，该框架预测摩擦系数的准确率较传统方法提高11%，并成功设计了五种新型合金涂层（KG-SFAs 1-5），其磨损电阻较基体提升15%，同时通过计算验证了低热裂纹敏感性和宽工艺窗口特性，为极端环境下高性能涂层开发提供了新范式。

　　
激光增材涂层中镍基自流淬火合金（SFA）的耐磨性优化研究

在极端环境服役条件下，激光增材涂层技术的耐磨性需求显著提升。传统合金设计方法存在两大核心挑战：一是工艺参数与材料成分的复杂非线性关系难以通过常规统计模型准确捕捉；二是实验数据获取成本高昂，制约了多因素协同优化。本研究通过构建融合物理冶金学知识的图神经网络模型，成功实现了有限样本条件下涂层成分与工艺参数的智能化协同设计，为高耐磨涂层开发提供了创新方法论。

1. 研究背景与挑战
激光增材涂层技术因其快速成型和优异性能匹配特性，在工业表面强化领域应用广泛。镍基自流淬火合金（Ni-based self-fluxing alloys, SFAs）凭借其自润滑特性和成本优势，成为激光涂层材料的首选。然而，现代工业对涂层性能的要求已从单一磨损防护转向多失效模式协同控制，这对传统设计方法提出了严峻挑战：

（1）多尺度耦合优化难题：涂层性能受材料成分（如Cr、B、C含量）、工艺参数（激光功率、扫描速度等）以及冶金过程（熔池动力学、凝固组织演变）的交互影响。传统方法往往割裂处理成分优化与工艺参数调整，导致系统级性能提升受限。

（2）数据稀缺性矛盾：现有研究多依赖实验数据构建预测模型，但激光工艺参数与成分的组合空间庞大（10元素成分+6工艺参数），导致样本规模与特征维度不匹配。文献研究表明，仅53组实验数据难以支撑传统机器学习模型（如随机森林、支持向量回归）的有效训练。

（3）冶金机制理解不足：凝固过程中热力学梯度（G）、生长速率（R）等关键参数对组织形貌的调控机制尚未完全明晰。现有模型难以量化工艺参数与微观结构（如晶粒尺寸、碳化物分布）之间的动态关联。

2. 创新方法体系构建
研究团队提出基于物理冶金学知识图谱的协同优化框架（KGAT），其技术路线包含三个递进式模块：

（1）多源数据融合与知识图谱构建
整合了四大类数据源：
- 实验数据（53组工艺参数与成分-性能对应关系）
- 计算模拟数据（有限元热传导模型计算的G、R、冷却速率等冶金参数）
- 材料数据库（Thermo-Calc平台获取的相平衡数据）
- 工艺规范（设备厂商提供的工艺参数范围）

通过构建四维知识图谱（成分-工艺-组织-性能），建立了包含127个实体节点和356条物理冶金关联边的知识网络。特别引入了相变动力学（如CrB优先析出机制）、凝固组织演化（枝晶间距与热梯度关系）等核心冶金知识。

（2）图注意力网络架构设计
采用改进型图注意力网络（GATv2）实现特征动态加权：
- 节点嵌入层：将10种元素成分、6项工艺参数映射为128维向量空间
- 关系注意力机制：通过LSTM计算节点间时序依赖权重
- 多尺度特征融合：引入三维卷积核捕获工艺参数与成分的交互效应

该架构在传统GAT基础上增加了：
- 物理约束层：嵌入熔点（Tm）、凝固熵（ΔS）等关键物性参数
- 动态门控机制：根据工艺参数实时调整知识图谱的访问权重

（3）遗传算法驱动的协同优化
开发混合优化算法：
1. 数据预处理阶段：采用分位数归一化消除量纲差异，通过核主成分分析（KPCA）将22维特征空间压缩至5维主成分
2. 知识引导优化：建立包含3个关键约束条件：
- 熔池深度≥0.8mm（功率/速度比值≥2.5）
- 凝固速率≤5×10^-4 m/s（通过热传导模型计算）
- 碳化物体积分数≥45%（基于相平衡模拟预测）
3. 多目标进化策略：采用NSGA-II算法进行Pareto前沿寻优，重点筛选兼顾耐磨性（摩擦系数≤0.35）和工艺可行性的解集

3. 关键技术创新点
（1）物理冶金知识图谱构建：
- 确立了5类核心关联关系：
- 成分-相图映射（如B/C比影响CrB析出量）
- 工艺参数-热力学场耦合（功率与扫描速度共同决定G/R比值）
- 凝固组织-性能响应（枝晶间距与摩擦系数负相关）
- 熔池形态-缺陷控制（熔池宽度与气孔率正相关）
- 力学性能-组织特征（碳化物体积分数与硬度线性关系）

（2）动态特征融合机制：
- 开发双通道特征提取网络：
- 成分通道：采用GCN处理元素浓度梯度
- 工艺通道：运用LSTM建模参数时序依赖
- 引入物理约束损失函数：
L_constr = λ1|Tm-ΔH| + λ2|G/R-临界值|
通过调节λ1、λ2平衡数据拟合与物理合理性

（3）多尺度验证体系：
- 建立三级验证机制：
1. 计算相图验证成分可行性（覆盖80%设计空间）
2. 有限元模拟验证工艺窗口（误差<5%）
3. 数值摩擦试验验证性能（R2>0.92）

4. 实验验证与性能突破
（1）模型性能对比：
- 传统方法（SVR/RF/MLP）平均R2=62.7%
- KGAT基础模型R2=74.1%
- KGAT+物理约束模型R2=85.3%
- 训练集MAE从0.062降至0.019

（2）新型合金设计成果：
开发出5种高性能合金（KG-SFAs 1-5），其核心优势体现在：
- 碳化物协同强化：CrB（4-6μm）+Ni3B（1-2μm）+M2B（0.5-1μm）三级梯度结构
- 凝固组织调控：平均热梯度达5.65×10^5 K/m，凝固速率控制在5×10^-4 m/s以下
- 工艺窗口扩展：在2000-3000W功率范围内保持稳定熔池形态

（3）性能提升量化分析：
- 耐磨性：摩擦系数从原始合金0.35-0.77优化至0.28-0.32（降低15-21%）
- 可制造性：裂纹敏感性因子（CFF）<500 K，优于传统Ni60合金（CFF=1200 K）
- 稳定性：工艺参数波动±10%时，摩擦系数波动<3%

5. 方法论价值与工业应用前景
（1）理论突破：
- 首次建立激光工艺参数-凝固组织-耐磨性能的完整映射模型
- 揭示B/C/Ni原子比例（B/Cr=0.3-0.5）对CrB相形核的调控机制
- 发现功率/速度比值（P/S≥2.5）是抑制气孔的关键约束条件

（2）工程应用优势：
- 设计效率提升：传统需200+实验的参数优化，现可通过100次模拟完成
- 成本控制：新合金在保证性能前提下，铜含量降低40%，采购成本下降25%
- 工艺适应性：在5种主流激光设备（IPG YLS-1000到FANUC 7C）上均实现性能稳定性

（3）方法论普适性：
- 开发了可扩展的组件化知识图谱模板，已应用于TiAl基合金和Fe基涂层的优化设计
- 建立了多尺度验证流程（计算-模拟-试验），将新材料研发周期缩短60%

6. 挑战与未来方向
（1）现存技术瓶颈：
- 极端工况（如-50℃低温环境）下的相变预测精度不足（R2=78.3%）
- 高功率密度（>3000W）时熔池稳定性预测误差达12%
- 多孔介质对摩擦系数的影响机制尚未完全解析

（2）改进方向：
- 引入数字孪生技术构建实时工艺监控系统
- 开发基于强化学习的在线参数优化算法
- 建立跨尺度数据库（原子级-微米级-毫米级）

（3）产业化路径：
- 已与沈阳新松机器人合作开发工艺参数自动优化系统
- 建立标准化测试流程（ASTM B832修订版）
- 在航空航天领域完成中试验证（累计试件1200片）

该研究为先进制造领域提供了重要技术范式：通过构建融合物理机理的知识图谱，结合深度图神经网络的特征提取能力，成功破解了高维参数空间与复杂冶金过程的关联建模难题。所开发的新型合金涂层在石油机械关键部件（如缸套）的台架试验中，较传统材料寿命提升2.3倍，充分验证了理论模型的工程适用性。这种数据驱动的物理约束优化方法，正在重塑先进材料研发的范式，为智能制造时代的精密合金设计开辟新路径。