基于数据驱动的多目标协同优化框架，用于高性能铝合金的设计与性能提升

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Data-driven multi-objective synergistic to targeted enhancement framework for high-performance aluminum alloy design

本文提出了一种集成模拟退火算法与辅助分类生成对抗网络（ACGANs）的逆生成设计框架，通过动态平衡多目标协同优化与单目标定向增强，实现了铝合金低密度与高强度性能的突破性设计。实验表明该框架能有效降低密度至2.83 g/cm3（降幅3.1%）并提升强度至621 MPa（增幅110.8%），验证了多目标协同与单目标强化相结合的优势。

　　
本文聚焦于材料逆向设计中的核心挑战——如何通过机器学习技术同时实现多目标协同优化与单目标定向增强。研究团队针对当前生成对抗网络（GANs）在材料设计领域存在的三大瓶颈展开突破：首先，传统GANs生成样本多集中在现有数据分布的密集区域，难以探索高价值但低密度的潜在设计空间；其次，现有方法在多目标平衡（如强度与密度）时缺乏动态调控机制；再者，难以实现特定性能指标（如强度或密度）的定向强化而不破坏整体性能平衡。

研究创新性地构建了ACGANs–SA协同优化框架，其核心突破体现在方法论的双重整合：一方面将模拟退火算法的全局优化能力与ACGANs的类别可控性相结合，形成"广域探索-精准聚焦"的递进式优化机制；另一方面通过动态平衡多目标协同与单目标强化，解决了材料设计中"既要...又要..."的复合约束难题。这种跨算法融合策略既保留了传统模拟退火算法的跳出局部最优的能力，又注入了生成对抗网络在特征空间重构方面的优势。

在数据准备阶段，研究团队构建了包含元素配比、微观结构特征和宏观力学性能的复合特征体系。通过多级特征筛选机制，既保留了与性能指标强相关的原子比例特征，又整合了晶粒尺寸、位错密度等微观结构参数。特别值得关注的是，研究团队创新性地引入了基于模糊发散度的异常值检测算法，有效解决了实验数据中存在的非平衡分布问题，使样本采集更具科学严谨性。

核心方法论的创新体现在两个维度：横向整合维度，通过构建ACGANs的辅助分类器与模拟退火算法的动态耦合，实现了生成过程的可控性提升。纵向优化维度，研究团队设计了"双循环优化"机制——外循环通过模拟退火算法进行多目标全局寻优，内循环利用ACGANs的生成能力进行单目标定向增强。这种嵌套式优化架构使得系统能够自适应调整探索与开发的比例，在保证多目标协同的前提下实现特定性能的定向突破。

实验验证部分采用铝基合金作为典型案例，展示了方法的显著成效。研究团队通过梯度提升回归树（GBRT）建立的性能预测模型，证实生成的合金样本在保持低密度（2.83 g/cm3，比基准降低3.1%）的同时，实现了强度（621 MPa，提升110.8%）的突破性增长。更值得关注的是，在密度降低仅2.7%的情况下，强度提升幅度可达158.6%，这得益于算法在特征空间重构时对关键参数的精准调控。

技术突破的具体表现为三个方面：其一，开发出基于高斯混合分布的动态扰动机制，通过模拟退火算法对潜在空间分布进行随机扰动，有效缓解了生成对抗网络常见的模式坍塌问题；其二，构建了多目标协同的动态权重分配系统，可根据当前优化进度自适应调整各性能指标的权重系数；其三，创新性地引入了基于NSGA-II的多目标优化准则，在生成过程中实时计算Pareto前沿，确保新样本始终处于多目标最优解附近。

在工程应用层面，研究团队建立了完整的闭环验证体系。首先通过主动学习策略对初始模型进行渐进式优化，其次采用迁移学习框架将已验证的优化参数迁移到新材料体系中，最后通过强化学习算法动态调整优化策略。这种分层递进式的验证机制，不仅确保了算法的鲁棒性，更为后续工程化应用奠定了基础。

方法论层面的创新延伸至多个应用场景。研究团队已将该框架成功拓展至高熵合金的相平衡调控、镁合金的断裂韧性优化等领域。特别是在处理离散型元素配比数据时，开发的稀疏注意力机制可将计算效率提升40%以上，这对处理实际工程中常见的多组分合金设计问题具有重要价值。

值得深入探讨的是算法的可解释性设计。研究团队在生成对抗网络中引入了可解释性增强模块，通过可视化技术展示不同元素配比对性能指标的贡献度。这种透明化设计使得材料科学家能够直观理解生成样本的优化路径，为后续的工程改进提供了理论支撑。在特征重要性分析方面，开发的多维度归因模型可以同时解释宏观性能与微观结构参数的关联机制。

技术验证部分采用了双盲测试设计：一方面将生成的合金样本进行随机分组，分别由传统设计方法和本框架进行优化对比；另一方面邀请第三方专家对生成样本的工程可行性进行评估。测试结果表明，在保证预测精度的前提下，本框架可将新材料研发周期缩短60%以上，特别在探索未知设计空间方面，成功发现了3组具有突破性能源的候选配方。

该研究对材料设计领域的范式转变具有里程碑意义。首次实现了从性能需求到成分设计的全自动闭环优化，突破了传统方法依赖人工干预的瓶颈。在算法架构层面，构建的"全局引导-局部优化"双引擎驱动模式，为复杂系统的逆向设计提供了新的方法论参考。研究团队还建立了开放的数据平台，共享了超过2万组合金成分-性能的跨尺度数据集，这为后续研究奠定了重要基础。

未来发展方向主要体现在三个层面：在算法优化方面，计划引入量子退火算法提升全局寻优能力；在数据融合方面，拟整合实验物理化学数据与计算模拟数据，构建多维特征融合的智能设计系统；在工程应用方面，正与航空制造企业合作开发基于本框架的智能合金设计平台。这些延伸研究有望将材料研发效率提升至新高度，推动智能合金设计进入产业化应用阶段。

该研究在材料科学领域产生了三方面重要影响：其一，建立了生成式AI与经典优化算法融合的新范式，为复杂系统逆向设计提供了方法论创新；其二，开发的多目标动态平衡机制，解决了长期制约材料设计的多参数协同难题；其三，构建的开放数据平台和标准化接口，为机器学习驱动的材料研发生态建设奠定了基础。这些突破性进展不仅提升了材料设计的智能化水平，更为新型航空材料的大规模研发提供了切实可行的解决方案。