机器学习在航空发动机钛合金研究中的应用进展

作     者：弭光宝 孙圆治 吴明宇 李培杰 MI Guangbao;SUN Yuanzhi;WU Mingyu;LI Peijie

作者机构：中国航发北京航空材料研究院先进钛合金重点实验室北京100095 清华大学新材料国际研发中心北京100084 

基　　金：中国航发自主创新专项(CXPT–2022–034) 国家自然基金“叶企孙”科学基金(U2141222) 国家科技重大专项(J2019–Ⅷ–0003–0165) 

出 版 物：《航空制造技术》 (Aeronautical Manufacturing Technology)

年 卷 期：2024年第67卷第1期

页      码：66-78页

摘      要：高性能航空发动机的不断发展对钛合金的综合性能提出更高要求,基于不同合金化元素作用机理的材料成分设计技术是实现钛合金改性的重要途径。对于日益复杂的航空发动机钛合金材料体系,不同元素的相互作用机理及精准设计难度极大。基于Mo当量和密度泛函等传统设计已不能满足未来需求,机器学习成为一种可行且高效的理论工具。本文在介绍钛合金机器学习基本原理和方法的基础上,综述通过机器学习实现航空发动机钛合金成分设计及工艺优化的最新研究成果,重点比较不同机器学习模型在预测力学性能及高温氧化性能上的特点及优势,最后对未来基于主动学习框架设计航空发动机钛合金成分的研究方法进行展望,指出Mo/Al当量设计与机器学习相结合、复杂多组元合金材料简化元素设计等是今后重要发展方向。

主 题 词：航空发动机钛合金 机器学习 性能预测 合金成分优化 主动学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 082503[082503] 0805[工学-能源动力学] 080502[080502] 0835[0835] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.16080/j.issn1671-833x.2024.01/02.066

馆 藏 号：203125865...