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Active learning prediction and electromagnetic levitation measurement of metastable liquid properties of Ti-Al-Zr alloy

Ti-Al-Zr合金亞穩液態性質的主動學習預測與電磁懸浮測量

作者信息：

R.L. Xiao, K.L. Liu, H.R. Li, Y. Ruan

MOE Key Laboratory of Materials Physics and Chemistry under Extraordinary Conditions, 

Northwestern Polytechnical University, Xi' an, 710072, China

https://doi.org/10.1016/j.revmat.2025.100004

文章介紹：

考慮到其低密度、高比強度、耐燒蝕性、優異的高溫力學性能以及出色的抗氧化性，Ti-Al基合金作為一種新興材料，在航空航天領域具有廣闊的應用前景。它們已被用于航天器蒙皮、控制面以及航空發動機葉片等關鍵高溫部件中。盡管研究人員在提升Ti-Al基合金的服役性能方面已開展了大量工作，但仍需進一步突破。

液態熱物性的精確測定對于優化制造工藝至關重要，而液態結構的理解有助于揭示其液-固相變過程，從而實現性能的進一步優化。在實驗方面，研究人員利用地面或空間站的電磁懸浮（EML）裝置研究了Ti-Al、Ti-Al-Nb、Ti-Al-Ta 和 Ti-Al-Cr-Nb 等合金的熱物性參數。此外，還采用同步輻射微束X射線衍射技術對Ti-Al合金的液-固轉變過程進行了原位研究。在模擬方面，研究者基于密度泛函理論（DFT）開展了從頭算分子動力學（AIMD）模擬，探討了化學成分對Ti-Al合金熱力學性質和液態結構的影響。此外，還構建了適用于Ti-Al、Ti-Al-Nb和Ti-Al-Ni合金的經典分子動力學（MD）經驗勢函數，這些勢函數主要基于固態構建，但其對液態合金預測能力的準確性仍需進一步驗證。

盡管實驗測量和第一性原理計算具有較高的可靠性，但其成本較高且效率較低。相較之下，經典分子動力學模擬效率較高，但預測精度略遜一籌。近年來，深度神經網絡（DNN）等機器學習方法的快速發展，為材料性能預測提供了一種兼具精度和效率的新途徑。

本研究基于Zr元素在提升Ti-Al合金力學性能、抗氧化性、抗輻照性以及工藝適應性和可焊接性方面的積極作用，選取Ti-Al-Zr合金作為研究對象。我們分析了快速凝固態Ti-Al-Zr合金的顯微組織與相組成，并通過基于Deep Potential Generator（DPGEN）的主動學習方法，構建了液態Ti-Al-Zr合金的深度神經網絡勢函數，從而獲得其熱物性參數。此外，還揭示了液態合金中的結構演化行為。