强度塑性双高
通过CALPHAD指导设计，在Al-Mg-Zn体系中实现了拉伸强度与延伸率的同步提升。
Wuwei, Mo · Lu, Qiang · 郑潇禹 · Mengchu, Yang · Zeng, Yinping · Kai, Li · Bo, Li · 刘钰玲 · 杜勇
npj Computational Materials 2026
通过CALPHAD构建热力学描述符并进行特征选择，实现从2xxx、6xxx、7xxx系铝合金到Al-Mg-Zn体系的跨体系知识迁移，提升模型在小数据场景下的泛化性和可解释性。
利用高通量CALPHAD计算结合NSGA-II算法，高效识别强度-塑性Pareto前沿，指导合金设计，实验验证获得高强高塑组合。
该框架不依赖特定合金体系，可通过CALPHAD描述符将知识迁移到不同材料体系，为多种高性能材料的快速发现提供通用策略。
描述符捕获成分和温度对性能的耦合效应，具有强物理可解释性，使设计过程更透明。