基于贝叶斯优化与XGBoost算法的可降解锌合金骨植入材料机器学习设计研究

本研究针对传统合金设计方法效率低、成本高的问题，采用贝叶斯优化(BO)与极限梯度提升(XGBoost)算法，成功预测了可降解Zn合金的力学性能（UTS 363.55 MPa，YS 318.93 MPa，延展性14%），R2值最高达0.9，为骨科植入物开发提供了高效AI解决方案。

　　

在骨科医学领域，传统非降解金属植入物存在需二次手术、应力屏蔽等问题，而镁、铁基可降解材料又面临降解速率与力学性能难以平衡的挑战。锌(Zn)因其适中的降解速率和生物必需性成为理想候选，但传统试错法开发合金耗时耗力。针对这一难题，Zarqa University的研究团队创新性地将机器学习引入材料设计领域，通过贝叶斯优化(BO)与极限梯度提升(XGBoost)算法，成功开发出满足骨植入要求的Zn合金，相关成果发表于《Intelligent Systems with Applications》。

研究采用三项关键技术：1）从Google Scholar和MatWeb数据库收集1182组Zn合金样本构建数据集；2）利用贝叶斯优化自动调谐XGBoost超参数（包括树深度D、最小子叶权重C_w等）；3）通过五折交叉验证评估模型性能，以R²和RMSE作为评价指标。

研究结果显示：在"材料与方法"部分，通过剔除Ni、Fe等非必要元素，聚焦Zn-Mg-Ca-Li-Mn体系，将元素浓度限制在0.1-0.8 wt%范围内；"结果与讨论"部分证实，优化后的BO-XGBoost模型预测性能显著提升，对延展性、屈服强度(YS)和极限抗拉强度(UTS)的R²分别达到0.87、0.85和0.81，较基准模型(SVR/ANN)提高15-20%。最终生成的Zn-0.95Mg-0.05Nd合金力学参数（UTS 363.55 MPa，YS 318.93 MPa）完全满足骨植入要求。

该研究的突破性在于：首次将BO-XGBoost应用于可降解Zn合金设计，通过二阶泰勒展开的损失函数优化，解决了传统方法缺乏理论指导的问题。值得注意的是，统计验证显示超参数中 estimators数量(N_E)和最小子叶权重(C_w)对模型影响最大（p<0.01）。尽管当前研究未涉及动态降解实验，但为"材料基因组"计划提供了范例，未来通过整合腐蚀速率预测和微观结构表征，可进一步优化合金设计。这项工作标志着人工智能在生物材料开发中的应用迈入新阶段，为个性化骨科植入物的快速研发奠定基础。