国际团队在《Computational Materials Today》2025 年 8 卷发表《Recent progresses on high entropy alloy development using machine learning》，系统阐述机器学习赋能高熵合金研发的进展。基于 OQMD 等数据库，通过随机森林、神经网络等算法，实现相结构预测准确率超 90%，结晶粒径与晶格应变预测相关系数分别达 0.993 和 0.989；设计的高硬度合金性能提升 24.8%，研发效率较传统方法提升数千倍，为航空航天、生物医疗等领域的高熵合金精准设计提供核心支撑。

高熵合金（HEAs）作为多主元元素构成的新型材料，凭借高强度、耐腐、耐高温等优异性能，在航空航天、生物医疗等领域极具潜力。但传统研发依赖 “试错法”，面对海量成分组合与复杂性能调控规律，不仅周期长达数年，还需耗费巨额成本。国际团队在《Computational Materials Today》发表综述，系统梳理机器学习（ML）在高熵合金研发中的应用进展 —— 通过数据驱动建模，实现相结构、力学性能等关键指标的精准预测，将研发周期缩短至数周，彻底革新材料研发范式。

  一、高熵合金研发的 “传统困境”

高熵合金需满足 5 种及以上主元元素等摩尔配比，其 “高熵效应”“晶格畸变效应” 等赋予材料独特性能，但也带来研发难题：

成分空间爆炸：仅 5 种元素的合金就存在无数组合比例，传统实验无法全面覆盖，犹如 “大海捞针”；

性能调控复杂：元素种类、比例的微小变化会显著改变微观结构，进而影响力学、腐蚀等宏观性能，难以通过经验公式量化；

研发效率低下：从成分设计、样品制备到性能测试，传统流程往往需要数年，成本高达数百万，严重制约产业化进程。

以航空航天用耐高温高熵合金为例，需同时满足高温强度、抗氧化性等多重要求，传统方法难以快速找到最优成分组合。

高熵合金力学性能分布与机器学习应用年度发表趋势图

  二、机器学习的 “破局之道”：全流程赋能研发

机器学习赋能高熵合金研发的关键步骤

机器学习通过数据挖掘与模式识别，从 “成分 - 结构 - 性能” 的复杂关联中找到规律，覆盖高熵合金研发全流程：

2.1 核心应用场景

机器学习预测高熵合金微观结构

相结构预测：通过支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等算法，基于原子半径差、混合焓等特征，预测单相固溶体、金属间化合物等相结构，准确率超 90%。例如，基于 110 万条数据训练的模型，能精准区分 FCC、BCC 等相结构，避免脆性相生成；

力学性能估算：输入元素组成、加工工艺等数据，通过神经网络（ANN）预测硬度、抗拉强度、 ductility 等性能。某模型预测结晶粒径与晶格应变的相关系数分别达 0.993 和 0.989，与实验值高度吻合；

成分优化：借助贝叶斯优化、遗传算法等，从海量成分组合中快速筛选最优配方。如通过 GAN 生成 85 万种衍生物，成功开发出高体积分数 γ' 相的强化型高熵合金；

微观结构与热力学预测：利用深度学习分析电子显微镜图像，预测晶粒尺寸、相分布等；结合 CALPHAD 方法，精准计算相图与相变温度，为成分设计提供热力学依据。

2.2 关键技术工具与算法

算法矩阵：监督学习（用于性能预测、相分类）、无监督学习（用于特征提取、数据聚类）、强化学习（用于成分优化）协同发力，覆盖不同研发需求；

核心工具：Matminer 用于材料数据挖掘，PyMKS 专注微观结构分析，ChemML 适配多组分合金系统，搭配 Open Quantum Materials Database（OQMD）等数据集，为模型训练提供高质量数据支撑；

混合框架：融合第一性原理计算、分子动力学（MD）模拟与机器学习，既保证物理一致性，又提升预测效率 —— 如 ML 辅助 MD 模拟，大幅降低原子级相互作用计算成本。

  三、突破性成果：数据驱动的性能飞跃

机器学习在高熵合金研发中的应用已取得多项实证突破：

精度领先：随机森林模型预测单相固溶体形成准确率超 90%，XGBoost 算法预测腐蚀速率的误差远低于传统模型；

SVR、XGBoost、决策树算法预测高熵合金腐蚀速率的性能对比

性能提升：ML 设计的高硬度高熵合金，硬度较原有数据集最高值提升 24.8%；Ti 掺杂高熵合金在低温下屈服强度达 1GPa， ductility 达 52%；

效率革命：将传统数年的研发周期缩短至数周甚至数天，相图预测、成分筛选等核心环节效率提升数千倍；

多场景适配：成功应用于 refractory 高熵合金（耐高温）、生物医用高熵合金（低模量、高生物相容性）、催化用高熵合金等多个细分领域。

  四、核心应用与未来前景

4.1 典型应用场景

航空航天：研发耐高温、高强度的 Nb-Mo-Ta-W 系高熵合金，适配涡轮叶片、火箭喷管等极端环境；

生物医疗：设计低弹性模量的 Ti-Nb-Ta-Zr-Mo 系高熵合金，避免 “应力屏蔽效应”，用于植入体与假肢；

工业制造：开发耐腐蚀性优异的合金材料，应用于化工设备、海洋工程；优化切削工具用高熵合金，提升耐磨性；

新能源领域：设计氢存储用高熵合金，提升储氢容量与循环稳定性；开发高效电催化高熵合金，助力燃料电池发展。

机器学习辅助低模量钛基高熵合金设计流程图

4.2 未来发展方向

· 构建标准化、大规模高熵合金数据库，解决数据稀缺与碎片化问题；

· 提升模型可解释性，通过 SHAP 等算法揭示元素含量与性能的内在关联；

· 融合物理约束（如 PINNs），增强模型在极端条件下的泛化能力；

· 开发 “模拟 + AI + 实验” 一体化平台，实现研发全流程自动化与闭环优化。

  五、总结

机器学习的介入，让高熵合金研发从 “盲目试错” 彻底转向 “精准设计”。其超 90% 的预测精度、数千倍的效率提升、24.8% 的性能突破，不仅破解了高熵合金的研发痛点，更为整个材料科学领域提供了高效范式。随着算法迭代、数据积累与硬件升级，未来有望按需设计出各类高性能高熵合金，推动航空航天、生物医疗、新能源等领域的技术突破，让 “定制化材料” 从愿景走向现实。

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原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950463525000146?via%3Dihub

国际团队在《Computational Materials Today》2025 年 8 卷发表《Recent progresses on high entropy alloy development using machine learning》，系统阐述机器学习赋能高熵合金研发的进展。基于 OQMD 等数据库，通过随机森林、神经网络等算法，实现相结构预测准确率超 90%，结晶粒径与晶格应变预测相关系数分别达 0.993 和 0.989；设计的高硬度合金性能提升 24.8%，研发效率较传统方法提升数千倍，为航空航天、生物医疗等领域的高熵合金精准设计提供核心支撑。

高熵合金（HEAs）作为多主元元素构成的新型材料，凭借高强度、耐腐、耐高温等优异性能，在航空航天、生物医疗等领域极具潜力。但传统研发依赖 “试错法”，面对海量成分组合与复杂性能调控规律，不仅周期长达数年，还需耗费巨额成本。国际团队在《Computational Materials Today》发表综述，系统梳理机器学习（ML）在高熵合金研发中的应用进展 —— 通过数据驱动建模，实现相结构、力学性能等关键指标的精准预测，将研发周期缩短至数周，彻底革新材料研发范式。

  一、高熵合金研发的 “传统困境”

高熵合金需满足 5 种及以上主元元素等摩尔配比，其 “高熵效应”“晶格畸变效应” 等赋予材料独特性能，但也带来研发难题：

成分空间爆炸：仅 5 种元素的合金就存在无数组合比例，传统实验无法全面覆盖，犹如 “大海捞针”；

性能调控复杂：元素种类、比例的微小变化会显著改变微观结构，进而影响力学、腐蚀等宏观性能，难以通过经验公式量化；

研发效率低下：从成分设计、样品制备到性能测试，传统流程往往需要数年，成本高达数百万，严重制约产业化进程。

以航空航天用耐高温高熵合金为例，需同时满足高温强度、抗氧化性等多重要求，传统方法难以快速找到最优成分组合。

高熵合金力学性能分布与机器学习应用年度发表趋势图

  二、机器学习的 “破局之道”：全流程赋能研发

机器学习赋能高熵合金研发的关键步骤

机器学习通过数据挖掘与模式识别，从 “成分 - 结构 - 性能” 的复杂关联中找到规律，覆盖高熵合金研发全流程：

2.1 核心应用场景

机器学习预测高熵合金微观结构

相结构预测：通过支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等算法，基于原子半径差、混合焓等特征，预测单相固溶体、金属间化合物等相结构，准确率超 90%。例如，基于 110 万条数据训练的模型，能精准区分 FCC、BCC 等相结构，避免脆性相生成；

力学性能估算：输入元素组成、加工工艺等数据，通过神经网络（ANN）预测硬度、抗拉强度、 ductility 等性能。某模型预测结晶粒径与晶格应变的相关系数分别达 0.993 和 0.989，与实验值高度吻合；

成分优化：借助贝叶斯优化、遗传算法等，从海量成分组合中快速筛选最优配方。如通过 GAN 生成 85 万种衍生物，成功开发出高体积分数 γ' 相的强化型高熵合金；

微观结构与热力学预测：利用深度学习分析电子显微镜图像，预测晶粒尺寸、相分布等；结合 CALPHAD 方法，精准计算相图与相变温度，为成分设计提供热力学依据。

2.2 关键技术工具与算法

算法矩阵：监督学习（用于性能预测、相分类）、无监督学习（用于特征提取、数据聚类）、强化学习（用于成分优化）协同发力，覆盖不同研发需求；

核心工具：Matminer 用于材料数据挖掘，PyMKS 专注微观结构分析，ChemML 适配多组分合金系统，搭配 Open Quantum Materials Database（OQMD）等数据集，为模型训练提供高质量数据支撑；

混合框架：融合第一性原理计算、分子动力学（MD）模拟与机器学习，既保证物理一致性，又提升预测效率 —— 如 ML 辅助 MD 模拟，大幅降低原子级相互作用计算成本。

  三、突破性成果：数据驱动的性能飞跃

机器学习在高熵合金研发中的应用已取得多项实证突破：

精度领先：随机森林模型预测单相固溶体形成准确率超 90%，XGBoost 算法预测腐蚀速率的误差远低于传统模型；

SVR、XGBoost、决策树算法预测高熵合金腐蚀速率的性能对比

性能提升：ML 设计的高硬度高熵合金，硬度较原有数据集最高值提升 24.8%；Ti 掺杂高熵合金在低温下屈服强度达 1GPa， ductility 达 52%；

效率革命：将传统数年的研发周期缩短至数周甚至数天，相图预测、成分筛选等核心环节效率提升数千倍；

多场景适配：成功应用于 refractory 高熵合金（耐高温）、生物医用高熵合金（低模量、高生物相容性）、催化用高熵合金等多个细分领域。

  四、核心应用与未来前景

4.1 典型应用场景

航空航天：研发耐高温、高强度的 Nb-Mo-Ta-W 系高熵合金，适配涡轮叶片、火箭喷管等极端环境；

生物医疗：设计低弹性模量的 Ti-Nb-Ta-Zr-Mo 系高熵合金，避免 “应力屏蔽效应”，用于植入体与假肢；

工业制造：开发耐腐蚀性优异的合金材料，应用于化工设备、海洋工程；优化切削工具用高熵合金，提升耐磨性；

新能源领域：设计氢存储用高熵合金，提升储氢容量与循环稳定性；开发高效电催化高熵合金，助力燃料电池发展。

机器学习辅助低模量钛基高熵合金设计流程图

4.2 未来发展方向

· 构建标准化、大规模高熵合金数据库，解决数据稀缺与碎片化问题；

· 提升模型可解释性，通过 SHAP 等算法揭示元素含量与性能的内在关联；

· 融合物理约束（如 PINNs），增强模型在极端条件下的泛化能力；

· 开发 “模拟 + AI + 实验” 一体化平台，实现研发全流程自动化与闭环优化。

  五、总结

机器学习的介入，让高熵合金研发从 “盲目试错” 彻底转向 “精准设计”。其超 90% 的预测精度、数千倍的效率提升、24.8% 的性能突破，不仅破解了高熵合金的研发痛点，更为整个材料科学领域提供了高效范式。随着算法迭代、数据积累与硬件升级，未来有望按需设计出各类高性能高熵合金，推动航空航天、生物医疗、新能源等领域的技术突破，让 “定制化材料” 从愿景走向现实。

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原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950463525000146?via%3Dihub