梯度应变揭示球化机制
TC18钛合金双锥试样通过梯度应变与固溶温度调控，揭示了α相球化的终止迁移和Ostwald熟化机制，为工艺优化提供可靠样件。
刘鑫刚 · Haozhe, Niu · Shaoze, Zhao · Yuxiang, Feng · Dong, Yue · Liu, Jing · 刘鹏伟
Journal of Alloys and Compounds 2025
通过梯度应变双锥试样和高通量表征，明确了不同固溶温度下终止迁移和Ostwald熟化对α相球化的作用，并在高应变条件下发现界面分离机制促进球化。
采用粒子群优化算法改进KNN模型，对α相含量和球化百分比的预测能力优于传统BP和KNN模型。
高通量技术与机器学习结合，可有效提高钛合金组织预测的准确性和效率，从而减少传统方法所需的实验量。