Ti-Zr-Nb固溶体合金...压缩强度的机器学习模型优化_李树奎.pdf

Ti-Zr-Nb 固溶体合金动态压缩强度的机器学习模型优化李树奎1,2，樊博建1，刘兴伟1，司胜平1，刘爽1，谢如玥1，刘金旭1,3（1.北京理工大学 材料学院，北京100081；2.深圳北理莫斯科大学 材料系，广东，深圳518172；3.北京理工大学 冲击环境材料技术国家级重点实验室，北京100081）摘 要：Ti-Zr-Nb 固溶体合金具有优异的强塑性匹配和撞击释能活性，在杀爆战斗部毁伤元和聚能战斗部药型罩材料领域极具应用价值.为了实现 Ti-Zr-Nb 合金及类似固溶体合金的动态力学性能精准预测，并支撑战斗部材料的精准设计与成分优化，采用粉末冶金法制备了 56 种 Ti-Zr-Nb 合金，并测试了材料的动态压缩强度，在此基础上开展了 Ti-Zr-Nb 合金动态压缩强度预测的机器学习模型优化、主控参量筛选研究，优化后的模型实现了合金动态压缩强度的预测误差GG.采用优化后的模型成功设计了具有更高动态压缩强度的合金成分，经试验验证，所设计的材料动态压缩强度达到 3 100 MPa，高于同类固溶体合金.关键词：Ti-Zr-Nb 固溶体合金；动态压缩强度；机器学习中图分类号：TG146.2 文献标志码：A 文章编号：1001-0645(2023)05-0517-09DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2022.112Study on the Machine Learning Model Optimization Based onDynamic Compression Strength of Ti-Zr-Nb Solid Solution AlloysLI Shukui1,2，FAN Bojian1，LIU Xingwei1，SI Shengping1，LIU Shuang1，XIE Ruyue1，LIU Jinxu1,3（1.School of Materials Science and Engineering,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China;2.School of MaterialsScience and Engineering,Shenzhen MSU-BIT University,Shenzhen,Guangdong 518172,China;3.National Key Laboratory ofScience and Technology on Materials Under Shock and Impact,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China）Abstract：The Ti-Zr-Nb solid solution alloys possess great application value in the fields of blast and fragmenta-tion warhead and shaped warhead due to its excellent strength,plasticity and impact energy release characterist-ics.In order to achieve accurate prediction of dynamic mechanical properties of Ti-Zr-Nb solid solution alloysand provide support to composition optimization of warhead materials,56 Ti-Zr-Nb alloys were prepared bypowder metallurgy and the dynamic compression strength was tested.Furthermore,optimization of machinelearning models and selection of key features for the prediction of dynamic compression strength were carriedout.The results show that the prediction error of optimized model can achieve less than 8%,and three key fea-tures can be selected and ordered as:GG.The optimized model can be used to design new alloys with high-er dynamic compression strength successfully,being 3 100 MPa and higher than other similar alloys.Key words：Ti-Zr-Nb solid solution alloys；dynamic compression strength；machine learning 钛基固溶体合金因具有密度低、耐腐蚀性能和低温性能好、抗疲劳和蠕变性能好等特性以及优异的综合力学性能，在航空航天1 2、船舶制造3 5、生物医学6 7、武器装备8 9等领域具有广泛的应用前 收稿日期：2022 05 07基金项目：国家自然科学基金资助项目（52001026）；北京理工大学青年教师启动基金资助项目（XSQD-202210006）；北京理工大学科技创新项目创新人才科技资助专项（2022CX01012）作者简介：李树奎（1964），男，博士，研究员，E-mail：.通信作者：刘金旭（1982），男，博士，教授，E-mail：.第 43 卷第 5 期北 京 理 工 大 学 学 报Vol.43No.52023 年 5 月Transactions of Beijing Institute of TechnologyMay 2023景.其中，Ti-Zr-Nb 系固溶体合金优异的强塑性匹配及撞击释能特性，在杀爆战斗部毁伤元及聚能战斗部药型罩等领域备受关注.其固溶体的特殊结构既可保证元素的氧化释能活性，又可通过固溶强化实现合金强度的提高，已经逐渐成为国内外研究的热点.YAN 等10制备了一种单相 BCC 相的 Ti-Zr-Nb 中熵合金，兼具良好的杨氏模量(62 GPa)及强塑性，屈服强度 657 MPa、拉伸断后延伸率达 21.9%；XU 等9成功制备了微量 O 掺杂的 Ti-Zr-Nb 固溶体合金，其静态压缩强度可达 1 300 MPa.然而，在战斗部领域的应用中，研究者们更加关注的是毁伤元材料在高应变率加载条件下的动态力学性能.徐雪峰等11研究了 Ti6321 合金不同组织对其在高应变率加载条件下的动态损伤和断裂行为的影响，结果表明双态组织的 Ti6321 合金具有较低的绝热剪切敏感性；张静等12研究了高应变率加载条件下加载时间对 Ti-6Al-4V 绝热剪切带的影响，发现随入射波加载时间的延长，绝热剪切带变宽.然而，当前关于 Ti-Zr-Nb 系合金在高应变率加载条件下的动态力学性能的研究却鲜有报道，其动态力学性能的影响因素尚不明确.此外，在传统材料设计理念中，新材料的制备与表征需要较长周期，而对于多元合金而言，其成分设计空间大，同时材料力学性能的影响因素复杂，若采用试错法进行材料设计，可能会消耗大量人力物力，且新材料研发效率低下13.近年来，机器学习作为人工智能的一个重要分支，在材料科学领域已经开展了较为广泛的研究.机器学习方法不仅可以快速处理批量数据，还可以识别人脑无法识别的多维空间参量，瞬间抓准“主要矛盾”，因此，当前机器学习在材料领域研究最为广泛的应用便是针对材料属性的预测.WEN 等14采用机器学习方法建立了一套完整的合金设计研究框架，准确实现了 Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni 高熵合金硬度的预测，并在预测结果基础上成功制备出了 17 种硬度高于原始数据集 10%的新合金.ISLAM 等15运用带两个隐藏层的神经网络分类模型成功预测了多元合金相形成，平均预测精度可达83%.HUANG 等16在此基础上，构建了更加庞大的数据库，同样运用神经网络分类模型预测了高熵合金相形成准则，并构建了相关图谱.此外，将机器学习与现有的理论计算方法结合，可加速材料理论模拟工作的进展.KIM 等17运用改良的决策树算法及第一性原理计算对 Al-Co-Cr-Fe-Ni 高熵合金弹性性能进行了预测，两者得到的结果与实验结果吻合度较高，即该模型对预测高熵合金弹性性能适用.在前期研究中，作者已经借助机器学习研究手段，针对 Ti-Zr-Nb 合金的准静态压缩力学性能开展了主控参量筛选及重要度排序的相关研究18，明确了 Ti-Zr-Nb 合金准静态压缩力学性能的主要影响因素.而在当前的研究中，对于材料在高应变率加载条件下的动态力学性能的机器学习相关研究还鲜有报导，基于此，本文将通过粉末冶金高通量制备及材料动态力学性能表征与机器学习方法相结合，针对 Ti-Zr-Nb 合金的动态压缩强度的影响因素开展研究，揭示其材料主控参量，为基于材料动态力学性能调控的 Ti 系多元固溶体合金成分设计与优化提供高效的研究方法.1 研究方案与研究方法 1.1 材料制备与性能测试制备 Ti-Zr-Nb 三元固溶体合金所要用到的原料粉包含纯度为 99.9%、粒径为 10 m 的 Ti 粉、Zr 粉及 Nb 粉.本研究所设计的 Ti-Zr-Nb 合金的成分范围为Ti:质量分数10%60%,Zr:质量分数20%70%,Nb:质量分数 20%50%，具体成分点如图 1(a)所示.(a)56种Ti-Zr-Nb合金成分点908070605040302010102030405060708090706050403020203 000动态压缩强度/MPa2 8002 6002 4002 2002 000304050607001020304050601020304050607080Nb质量分数/%Nb质量分数/%Zr质量分数/%Ti质量分数/%Zr质量分数/%Ti质量分数/%(b)不同成分的Ti-Zr-Nb合金在3 500 s1加载速率下的动态压缩强度云图图 1 合金成分及力学性能Fig.1 The composition and mechanical properties of alloys518北 京 理 工 大 学 学 报第 43 卷本研究所采用的粉末冶金制备工艺主要包括混粉、压制成型、烧结 3 个步骤：混粉.采用高能球磨法快速制备具有不同成分的 Ti-Zr-Nb 合金.球磨具体工艺参量为：转速为 200 r/min,球料比为 31，球磨时长为 6 h；压制成型.采用冷等静压工艺压制成型.控制成型压力为 400 MPa，保压时间为 30 min；烧结.将压制成型的生坯置于 Ar 气氛下进行常压固相烧结，烧结选用的是钼带真空气氛烧结炉设备.烧结时将生坯埋在氧化锆砂下，烧结温度为 1 600，保温时间为 4 h.所制备的合金样品致密度均在 97%以上.本研究采用分离式霍普金森压杆(SHPB)对合金的动态压缩强度进行了测试.实验中所用到的测试试样为尺寸 5 mm5 mm 的圆柱.每种成分合金进行 3 组力学性能测试，取平均值标记为该合金的动态压缩强度，如图 1(b)所示为 3 500 s1应变率下合金成分动态压缩强度图谱.1.2 机器学习数据库构建结合文献调研与前期研究，挑选了多元合金中可能影响材料动态压缩强度力学性能的 14 组特征参量，如表 1 所示.这些参量中包含了影响材料相构成的关键参量，如：元素之间电负性差()、价电子浓度(VEC，后文中以 CVE表示)，混合焓(H)、混合熵(S)以及 参量(与 S 和 r有关的混合参量)；此外，还包括在各种强化理论中反映晶格失配、模量失配以及位错运动的参量，如考