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数据驱动高温合金返回料再利用的成分精准调控与工艺优化技术

成果类型：: 新技术

发布时间: 2022-09-27 15:54:58

科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 尹普 | 2022-09-27 15:54:58
成果简介 技术亮点 应用前景 团队概括 产生的效益 转化方式

      为加速高温合金材料研发进程，提升产品合格率和质量稳定性，本项目采用高通量实验、图像识别等手段，结合文献/报告数据，建立高温合金数据库，利用机器学习构建合金成分-工艺-组织-性能映射关系，对合金组织稳定性、强度、寿命等进行预测，发展多目标优化算法，高效开展高温合金成分调整和工艺优化。

1、搭建了高温合金数据库，发展了数据驱动的高温合金组织、性能预测机器学习算法和相关软件，预测精度高于现有的商业化软件，可直接用于合金成分设计和工艺优化，其中，综合利用高通量实验、图像识别和机器学习的方式开展高温合金有害相析出预测属于国际首创。

2、通过扩散多元节和全视场图像自动采集、拼接技术可以一次性获取TB级的高温合金组织图像数据，利用深度迁移学习对抽象数据进行快速识别，提取组织图像中蕴含的析出相种类、尺寸、分布等数字化信息，处理效率远远高于人工的方法。

3、首创采用数据驱动的方式将用旧料制备的铸造高温合金性能合格率由0%提升至100%。

该项目融合和突破了材料学、计算机和自动化等多个领域的瓶颈技术，实现成分、组织、性能关键信息的数字化管理、分析，降低了人工分析带来的偶然性和不确定性，有效提升数据处理效率，快速发掘异构数据之间的关联关系。通过数据驱动的方式，有效缩短高温合金产品设计周期，快速响应需求方的使用要求，保障关键领域的材料供应。同时，通过降低高温合金研发和制造成本，提升了在行业内的市场竞争力。此外，本技术还为钢铁、钛合金、高熵合金、陶瓷等同样具有多组元、工艺复杂的材料体系的高效研发提供研发思路和技术支撑。

项目团队：中南大学、中国航发南方工业有限公司、华中农业大学、湖南大学4个单位专家合作完成。项目负责人为中南大学研究员刘锋，技术负责人为中南大学教授黄岚，团队负责人为中南大学教授刘咏。

本项目所形成的系列技术应用于中国航发南方工业有限公司、山东优洛斯动力科技有限公司、江苏奇纳新材料科技有限公司、中航迈特粉冶科技（北京）有限公司、广州赛隆增材制造有限公司等从事高温合金生产制造的企业，有效缩短材料研发周期，降低生产成本，为企业创造2.85亿元的经济效益，深受客户好评，经济社会效益显著，具有很好的推广应用价值。

本项目研究成果已在国内多个从事高温合金研发生产的单位成功应用，技术重现性和成熟度高。希望通过技术咨询的方式，加大技术的推广应用。