材料科学与工程学院张英波研究团队在《Nature》子刊上发表铝合金相关系列研究成果

Al-Zn-Mg-Cu(7xxx系列)合金已广泛应用于航空航天工业，并由于其优越的物理力学性能和可制造性在铁路运输中显示出越来越可观的潜力。近几十年来，一些新兴的工程材料(如镁合金、钛合金和复合材料)取得了迅速的发展，在许多领域对7xxx合金构成了挑战。因此，7xxx合金要想在其主导领域保持竞争力，并在新的领域获得更多机会，就需要进一步的性能提升。

机械强度是结构材料的基本考虑因素。商用7xxx合金的极限抗拉强度(UTS)通常低于MPa。人们对改进7xxx合金的UTS的兴趣从未停止过。一些复杂的技术：严重的塑性变形(SPD)、快速凝固和粉末冶金(RS/PM)、喷淋成形和多级热处理使7xxx合金的抗拉强度达到极高的水平，超过MPa，超细晶合金和纳米晶合金经过高压扭转(HPT，一种SPD处理)的UTSs超过MPa。然而，这些技术目前由于无法生产大尺寸产品、操作复杂、成本高或对设备要求高而受到限制，限制了其广泛的工业应用。以工业化为目标开发高强度7xxx合金，优化合金成分是可行的策略。

基于此，我校材料科学与工程学院张英波团队提出了一种改进的基于克里格模型的高效全局优化(EGO)算法，并将其应用于7xxx合金的成分优化。研制了锌含量小于7wt.%的MPa级7xxx合金，与此同时发现在变形的7xxx-T6合金中出现了异常的Al8Cu4Y纳米网络结构，这可能对未来高强度铝合金的合金设计有帮助。本研究证明了利用机器学习寻找具有良好力学性能的7xxx合金的可行性。基于优化合金的改良合金将成为高速列车关键部件批量生产的候选材料。相关研究成果以题“Accelerateddiscoveryofhigh-strengthaluminumalloysbymachinelearning”发表在

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