高溫合金設計長期以來面臨“試錯周期長、成本高、變量多”的難題。傳統方法往往依賴經驗+反復實驗。AI技術尤其是機器學習（ML）、深度學習（DL）、強化學習（RL）等，能夠：

• 精準預測性能（如屈服強度、抗氧化性、蠕變壽命）

• 自動篩選成分組合

• 優化熱處理和制造路徑

• 降低研發成本，加快研發周期

1. 成分優化與多目標設計

AI通過機器學習和遺傳算法，實現成分空間的高效探索。例如：

• 多目標遺傳算法：北京科技大學研究團隊將鎳基高溫合金的γ′相體積分數、固溶溫度、TCP相含量等參數作為目標，結合熱力學數據和機器學習模型，篩選出綜合性能優異的候選成分（如C1和C2合金，其蠕變壽命潛力優于傳統K438合金）。

• 逐層篩選策略：東北大學研究團隊在鈷基高溫合金設計中，AI先通過分類模型排除有害相，再利用回歸模型優化γ′相溶解溫度、密度等參數，最終從36萬種候選成分中鎖定6種高性能合金。

• 逆向設計：中國航發團隊結合熱力學計算與機器學習，逆向設計出滿足Vγ′≥60%、Tγ′≥1300℃等要求的8種鎳基合金，實驗驗證其γ′相體積分數達80%以上。

2. 微觀結構預測與組織分析

AI通過深度學習解析微觀組織與性能關系：

• γ′相特征預測：北京航空航天大學基于神經網絡模型，可高精度預測晶格錯配度、γ′相尺寸分布等參數，誤差較傳統方法降低30%以上。

• 力學性能關聯模型：中國航發研究團隊針對K4169合金，多層感知器（MLP）模型通過70組微觀結構數據，預測室溫與高溫拉伸強度的均方誤差僅為0.17和0.14，顯著優于傳統算法。

3. 性能模擬與實驗加速

AI替代部分實驗環節，縮短研發周期：

• 抗氧化性能預測：梯度提升決策樹（GBDT）模型通過合成數據集預測難熔高熵合金的氧化質量增加量，顯著減少了廣泛的實驗測試需求。

• 熱處理參數優化：日本國立材料科學研究所和名古屋大學研究團隊利用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）設計非等溫時效處理方案，從35億種組合中篩選出110種最優方案，可產生比傳統等溫時效過程更好的結果。

• 高通量計算融合：美國橡樹嶺國家實驗室結合CALPHAD熱力學數據庫與機器學習，生成1100萬數據點支撐的合金設計流程，加速蠕變性能預測。

當前，AI在高溫合金設計中的工業化應用正加速推進，多個項目已取得切實成果，顯著提升了研發效率和材料性能水平。例如，創材深造公司構建了高通量實驗平臺與AI算法系統，將原本需要5年完成的材料研發周期壓縮至半年內成功推出3到5款新材料，大幅降低成本。北京科技大學團隊融合機器學習、遺傳算法與聚類分析，在2024年實現了高溫合金的高效智能設計。中國航發北京航空材料研究院通過熱力學計算與機器學習相結合，開展鎳基高溫合金的逆向設計，實現精確成分優化以滿足極端高溫工況。國際方面，賓夕法尼亞州立大學利用生成對抗網絡（GAN）設計出在2000℃以上仍具高強度的高熵合金，已應用于渦輪葉片和火箭推進系統；昭和電工與東京大學合作開發的神經網絡模型大幅提升了鋁合金在高溫下的性能預測效率；日本國立材料科學研究所則運用AI優化熱處理工藝，顯著提高了鎳鋁合金的高溫強度。這些案例共同展示了AI在材料成分篩選、性能預測、熱處理優化和實驗替代等方面的全面能力，標志著高溫合金設計正從傳統經驗驅動向數據驅動、模型驅動的智能時代邁進。