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题名机器学习技术在航空材料领域的应用
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作者
何玄
宋鹏
孔德昊
黄太红
李青
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机构
昆明理工大学材料科学与工程学院
昆明理工大学民航与航空学院
云南省内燃机清洁排放技术国际联合研发中心
云南省粉体材料工程研究中心
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出处
《航空材料学报》
北大核心
2025年第3期85-104,共20页
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基金
国家自然科学基金(52071168)
云南省重点研发计划(202303AP140016)
云南省重大科技专项(202202AB080011)。
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文摘
机器学习技术在航空材料领域具有广阔的发展前景,并在材料选择、设计和优化等方面发挥着重要作用。首先简要论述机器学习技术在航空领域中的优势和潜力,概述机器学习的技术发展、算法类别和特征及其局限性,介绍机器学习在科学研究中,特别是复杂材料数据形式下的常规的或潜在的应用。其次,主要关注机器学习在航空材料领域的研究现状,探讨近年来利用机器学习辅助高温合金材料、高强度结构材料、热防护涂层材料及功能与智能材料的研究进展,并阐述机器学习驱动航空材料研究的策略和方法。最后,对机器学习辅助航空材料研发所面临的挑战进行展望,通过推动数据资源的开放共享、深化领域知识和物理规律在机器学习模型中的融合,以及不同类型数据的特征一致性转换,助力航空材料研究向大数据驱动的材料科学第四范式转型。
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关键词
机器学习
航空材料
高温合金
热障涂层
结构与性能预测
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Keywords
machine learning
aviation materials
superalloys
thermal barrier coatings
structure and performance prediction
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分类号
V250.1
[一般工业技术—材料科学与工程]
TB33
[一般工业技术—材料科学与工程]
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