金属基复合材料设计框架

该框架通过机器学习和优化算法实现异质结构材料的快速逆向设计，可直接适配3D打印等制造技术。

Zhiyan, Zhong · Xueru, Zheng · Zhou, Xiao · Jingyi, Pan · Wu, Dian · 高宁 · 刘磊 · 王中阳 · 孟凡超 · 范同祥

Advanced Science 2026

参数信息

正问题预测误差

<10 %

弹性模量测试集平均绝对百分比误差降低幅度

14.9 %

技术优势

预测误差更低

BPNN-CL对弹性模量测试集的平均绝对百分比误差相比六种常规机器学习方法降低超过14.9%。

通用性更强

NSGA-II-PMCP实现了增强的泛化能力和高效率，可适用于多种材料体系和性能。

可扩展至先进制造

该框架可与3D打印等前沿制造技术集成，加速先进异质结构材料的开发。

应用场景

• 3D打印：与3D打印集成，加速制造复杂异质结构部件。
• 纳米材料：可设计具有纳米尺度异质结构的材料，优化性能。
• 先进金属与合金：以金属基复合材料为示范，快速找到兼顾强度与韧性的成分和工艺。