高温合金设计长期以来面临“试错周期长、成本高、变量多”的难题。传统方法往往依赖经验+反复实验。AI技术尤其是机器学习（ML）、深度学习（DL）、强化学习（RL）等，能够：

• 精准预测性能（如屈服强度、抗氧化性、蠕变寿命）

• 自动筛选成分组合

• 优化热处理和制造路径

• 降低研发成本，加快研发周期

1. 成分优化与多目标设计

AI通过机器学习和遗传算法，实现成分空间的高效探索。例如：

• 多目标遗传算法：北京科技大学研究团队将镍基高温合金的γ′相体积分数、固溶温度、TCP相含量等参数作为目标，结合热力学数据和机器学习模型，筛选出综合性能优异的候选成分（如C1和C2合金，其蠕变寿命潜力优于传统K438合金）。

• 逐层筛选策略：东北大学研究团队在钴基高温合金设计中，AI先通过分类模型排除有害相，再利用回归模型优化γ′相溶解温度、密度等参数，最终从36万种候选成分中锁定6种高性能合金。

• 逆向设计：中国航发团队结合热力学计算与机器学习，逆向设计出满足Vγ′≥60%、Tγ′≥1300℃等要求的8种镍基合金，实验验证其γ′相体积分数达80%以上。

2. 微观结构预测与组织分析

AI通过深度学习解析微观组织与性能关系：

• γ′相特征预测：北京航空航天大学基于神经网络模型，可高精度预测晶格错配度、γ′相尺寸分布等参数，误差较传统方法降低30%以上。

• 力学性能关联模型：中国航发研究团队针对K4169合金，多层感知器（MLP）模型通过70组微观结构数据，预测室温与高温拉伸强度的均方误差仅为0.17和0.14，显著优于传统算法。

3. 性能模拟与实验加速

AI替代部分实验环节，缩短研发周期：

• 抗氧化性能预测：梯度提升决策树（GBDT）模型通过合成数据集预测难熔高熵合金的氧化质量增加量，显著减少了广泛的实验测试需求。

• 热处理参数优化：日本国立材料科学研究所和名古屋大学研究团队利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）设计非等温时效处理方案，从35亿种组合中筛选出110种最优方案，可产生比传统等温时效过程更好的结果。

• 高通量计算融合：美国橡树岭国家实验室结合CALPHAD热力学数据库与机器学习，生成1100万数据点支撑的合金设计流程，加速蠕变性能预测。

当前，AI在高温合金设计中的工业化应用正加速推进，多个项目已取得切实成果，显著提升了研发效率和材料性能水平。例如，创材深造公司构建了高通量实验平台与AI算法系统，将原本需要5年完成的材料研发周期压缩至半年内成功推出3到5款新材料，大幅降低成本。北京科技大学团队融合机器学习、遗传算法与聚类分析，在2024年实现了高温合金的高效智能设计。中国航发北京航空材料研究院通过热力学计算与机器学习相结合，开展镍基高温合金的逆向设计，实现精确成分优化以满足极端高温工况。国际方面，宾夕法尼亚州立大学利用生成对抗网络（GAN）设计出在2000℃以上仍具高强度的高熵合金，已应用于涡轮叶片和火箭推进系统；昭和电工与东京大学合作开发的神经网络模型大幅提升了铝合金在高温下的性能预测效率；日本国立材料科学研究所则运用AI优化热处理工艺，显著提高了镍铝合金的高温强度。这些案例共同展示了AI在材料成分筛选、性能预测、热处理优化和实验替代等方面的全面能力，标志着高温合金设计正从传统经验驱动向数据驱动、模型驱动的智能时代迈进。