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研究发现，基于中高温镍基单晶合金蠕变数据的预训练深度学习模型所捕获的局域成分敏感性规律，在一定程度上亦适用于超高温蠕变条件，这一关键先验信息有效降低了模型对数据量的依赖性，促使模型可以通过有限数据的微调训练即可精准捕捉单晶高温合金成分与其超高温蠕变性能间的内在关系澳门今晚一肖一码。在可靠预测单晶高温合金超高温持久寿命基础上，研究进一步利用模型蕴含的复杂元素交互作用信息，探索出调控Mo/Ta成分比的合金成分设计新路径，成功跨越了合金成分设计空间的局部最优“陷阱”，设计了一种具有更高超高温蠕变性能的单晶合金。经实验验证，该新型单晶高温合金在1200°C/80MPa条件下的持久寿命达到了170小时，超过已报道最先进水平约30%。进一步结合微观组织分析与第一性原理计算，研究深入揭示了该新型合金优异超高温蠕变抗性的来源，即：通过调控Mo/Ta成分比，新型单晶合金在超高温蠕变过程中形成了更长、更平直的γ'形筏组织以及更强的界面键合稳定了γ/γ'界面，该界面强化机制大幅提升了合金的超高温蠕变抗性，延长了其持久寿命。此外，研究所构建模型的卓越“外推”能力，也为降低后续主动学习对初始数据集规模的要求提供了新的可能，这对快速迭代开发具有更高承温能力(>1200℃)的新型单晶高温合金具有重要意义。上述研究为AI加速设计先进航发涡轮叶片用单晶高温合金提供了一种创新性思路方法和一个成功应用案例。
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