上海交通大学与武汉理工大学团队在《Journal of Materials Research and Technology》2023 年 26 期发表综述《Current application status of multi-scale simulation and machine learning in research on high-entropy alloys》。研究表明，第一性原理、分子动力学等多尺度模拟与机器学习结合，可高效解决高熵合金研发难题。机器学习预测单相固溶体形成准确率达 94.6%，设计的高硬度合金性能提升 24.8%；多尺度模拟可精准解析原子机理与宏观性能。该组合技术大幅缩短研发周期，为高熵合金在生物医疗、航空航天等领域的应用提供核心支撑。

高熵合金（HEAs）凭借多主元元素构成的独特优势，兼具高强度、耐腐蚀性等优异性能，在航空航天、生物医疗等领域潜力巨大。但海量的成分组合空间，让传统 “试错法” 研发既昂贵又低效。上海交通大学与武汉理工大学团队在《Journal of Materials Research and Technology》发表综述，系统解析多尺度模拟与机器学习如何破解这一困境 —— 从原子级到宏观尺度的模拟技术，搭配 AI 的数据挖掘能力，让高熵合金的成分设计、性能预测实现精准高效，彻底重塑材料研发范式。

一、高熵合金研发的 “传统困境”

高熵合金由 5 种及以上主元元素组成，成分占比在 5%-35% 之间，其 “高熵效应”“晶格畸变效应” 等四大核心效应赋予材料卓越性能，但也带来研发难题：

高熵合金四大核心效应示意图

成分空间庞大：仅 5 种元素的合金就有无数种组合比例，传统实验方法难以全面探索；

性能调控复杂：元素种类、比例的微小变化会显著影响微观结构，进而改变力学、腐蚀等宏观性能；

研发周期漫长：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。

以生物医用高熵合金为例，需同时满足低弹性模量、高生物相容性、耐腐蚀性等要求，传统试错法难以找到最优成分组合。

二、多尺度模拟：从原子到宏观的 “全维度解析”

高熵合金研究的多尺度模拟与机器学习时空尺度分布图

多尺度模拟技术覆盖不同时空尺度，层层递进揭示高熵合金的本质规律：

2.1 微观尺度：原子级机理探究

第一性原理计算：基于量子力学，精准模拟电子结构、结合能等核心参数，预测相稳定性与基本物理性质。通过 VCA、SQS、CPA 三种建模方法，可计算弹性常数、晶格常数等关键指标。

高熵合金第一性原理计算的三种建模方法

分子动力学（MD）模拟：基于牛顿力学，追踪原子运动轨迹，模拟变形行为、扩散机制等动态过程，可计算堆垛层错能、应力 - 应变曲线，揭示材料的塑性变形机理。

2.2 介观与宏观尺度：性能与结构关联

蒙特卡洛（MC）模拟：通过随机采样探索微观结构演化，如晶粒生长、相转变，适配短程有序结构的研究；

CALPHAD 方法：整合热力学数据库，预测相图与相变行为，为成分设计提供热力学依据，已实现多主元合金相图的精准计算；

有限元模拟：离散化复杂结构，模拟宏观应力应变分布、变形与断裂行为，为工程应用提供数据支撑。

高熵合金压缩过程的有限元模拟结果

三、机器学习：高熵合金的 “智能设计师”

机器学习应用于高熵合金研究的关键步骤

机器学习凭借强大的数据挖掘能力，成为高熵合金研发的 “核心引擎”：

3.1 核心应用场景

性能预测：基于实验与模拟数据，构建回归模型，快速预测硬度、强度、耐腐蚀性等关键性能。例如通过随机森林模型预测单相固溶体形成，准确率达 94.6%；

成分筛选：从海量成分组合中快速筛选出潜在优质配方，减少实验成本。某研究通过 ML 模型筛选 80 万个候选合金，成功开发出高体积分数 γ' 相的强化型高熵合金；

机理解析：通过 SHAP 等可解释性算法，揭示元素含量与性能的内在关联，如 Ni、Al、Ti 元素促进 γ' 相析出，提升合金强度。

3.2 性能突破

机器学习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%；

结合第一性原理与 ML 模型，预测 AlxCrFeCoNi 等合金的硬度，与实验值高度吻合；

成分 - 性能映射模型可在毫秒级完成预测，较传统实验效率提升数千倍。

机器学习预测高熵合金硬度与实验验证对比

四、多尺度模拟 + AI：协同赋能研发全流程

两种技术并非孤立，而是形成高效协同：

1.多尺度模拟提供海量高质量数据（如原子结合能、相图、应力应变曲线），解决 AI 训练的数据匮乏问题；

2.AI 挖掘模拟与实验数据中的隐藏规律，反向指导模拟方向，减少无效计算；

3.从原子级机理（第一性原理）→ 微观结构（MD/MC）→ 宏观性能（有限元）→ 智能设计（AI），形成闭环研发流程。

五、核心应用与未来前景

5.1 典型应用

生物医疗：设计低模量、高生物相容性的 Ti-Nb-Ta-Zr-Mo 系高熵合金，避免 “应力屏蔽效应”；

航空航天：研发耐高温、高强度的 refractory 高熵合金，适配极端服役环境；

工业制造：开发耐腐蚀性优异的合金材料，用于化工设备、海洋工程。

5.2 未来方向

1.突破跨尺度耦合难题，实现从原子到宏观的无缝衔接模拟；

2.构建更大规模的高熵合金数据库，提升 AI 模型的泛化能力；

3.开发 “模拟 + AI + 实验” 的一体化平台，进一步缩短研发周期。

六、总结：材料研发的 “范式革命”

多尺度模拟与机器学习的结合，让高熵合金研发从 “盲目试错” 转向 “精准设计”。其 94.6% 的相形成预测精度、24.8% 的性能提升、数千倍的研发效率提升，不仅解决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。未来，随着技术迭代，我们有望按需设计出各类高性能高熵合金，推动航空航天、生物医疗等领域的技术突破。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2238785423017623?via%3Dihub

上海交通大学与武汉理工大学团队在《Journal of Materials Research and Technology》2023 年 26 期发表综述《Current application status of multi-scale simulation and machine learning in research on high-entropy alloys》。研究表明，第一性原理、分子动力学等多尺度模拟与机器学习结合，可高效解决高熵合金研发难题。机器学习预测单相固溶体形成准确率达 94.6%，设计的高硬度合金性能提升 24.8%；多尺度模拟可精准解析原子机理与宏观性能。该组合技术大幅缩短研发周期，为高熵合金在生物医疗、航空航天等领域的应用提供核心支撑。

高熵合金（HEAs）凭借多主元元素构成的独特优势，兼具高强度、耐腐蚀性等优异性能，在航空航天、生物医疗等领域潜力巨大。但海量的成分组合空间，让传统 “试错法” 研发既昂贵又低效。上海交通大学与武汉理工大学团队在《Journal of Materials Research and Technology》发表综述，系统解析多尺度模拟与机器学习如何破解这一困境 —— 从原子级到宏观尺度的模拟技术，搭配 AI 的数据挖掘能力，让高熵合金的成分设计、性能预测实现精准高效，彻底重塑材料研发范式。

一、高熵合金研发的 “传统困境”

高熵合金由 5 种及以上主元元素组成，成分占比在 5%-35% 之间，其 “高熵效应”“晶格畸变效应” 等四大核心效应赋予材料卓越性能，但也带来研发难题：

高熵合金四大核心效应示意图

成分空间庞大：仅 5 种元素的合金就有无数种组合比例，传统实验方法难以全面探索；

性能调控复杂：元素种类、比例的微小变化会显著影响微观结构，进而改变力学、腐蚀等宏观性能；

研发周期漫长：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。

以生物医用高熵合金为例，需同时满足低弹性模量、高生物相容性、耐腐蚀性等要求，传统试错法难以找到最优成分组合。

二、多尺度模拟：从原子到宏观的 “全维度解析”

高熵合金研究的多尺度模拟与机器学习时空尺度分布图

多尺度模拟技术覆盖不同时空尺度，层层递进揭示高熵合金的本质规律：

2.1 微观尺度：原子级机理探究

第一性原理计算：基于量子力学，精准模拟电子结构、结合能等核心参数，预测相稳定性与基本物理性质。通过 VCA、SQS、CPA 三种建模方法，可计算弹性常数、晶格常数等关键指标。

高熵合金第一性原理计算的三种建模方法

分子动力学（MD）模拟：基于牛顿力学，追踪原子运动轨迹，模拟变形行为、扩散机制等动态过程，可计算堆垛层错能、应力 - 应变曲线，揭示材料的塑性变形机理。

2.2 介观与宏观尺度：性能与结构关联

蒙特卡洛（MC）模拟：通过随机采样探索微观结构演化，如晶粒生长、相转变，适配短程有序结构的研究；

CALPHAD 方法：整合热力学数据库，预测相图与相变行为，为成分设计提供热力学依据，已实现多主元合金相图的精准计算；

有限元模拟：离散化复杂结构，模拟宏观应力应变分布、变形与断裂行为，为工程应用提供数据支撑。

高熵合金压缩过程的有限元模拟结果

三、机器学习：高熵合金的 “智能设计师”

机器学习应用于高熵合金研究的关键步骤

机器学习凭借强大的数据挖掘能力，成为高熵合金研发的 “核心引擎”：

3.1 核心应用场景

性能预测：基于实验与模拟数据，构建回归模型，快速预测硬度、强度、耐腐蚀性等关键性能。例如通过随机森林模型预测单相固溶体形成，准确率达 94.6%；

成分筛选：从海量成分组合中快速筛选出潜在优质配方，减少实验成本。某研究通过 ML 模型筛选 80 万个候选合金，成功开发出高体积分数 γ' 相的强化型高熵合金；

机理解析：通过 SHAP 等可解释性算法，揭示元素含量与性能的内在关联，如 Ni、Al、Ti 元素促进 γ' 相析出，提升合金强度。

3.2 性能突破

机器学习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%；

结合第一性原理与 ML 模型，预测 AlxCrFeCoNi 等合金的硬度，与实验值高度吻合；

成分 - 性能映射模型可在毫秒级完成预测，较传统实验效率提升数千倍。

机器学习预测高熵合金硬度与实验验证对比

四、多尺度模拟 + AI：协同赋能研发全流程

两种技术并非孤立，而是形成高效协同：

1.多尺度模拟提供海量高质量数据（如原子结合能、相图、应力应变曲线），解决 AI 训练的数据匮乏问题；

2.AI 挖掘模拟与实验数据中的隐藏规律，反向指导模拟方向，减少无效计算；

3.从原子级机理（第一性原理）→ 微观结构（MD/MC）→ 宏观性能（有限元）→ 智能设计（AI），形成闭环研发流程。

五、核心应用与未来前景

5.1 典型应用

生物医疗：设计低模量、高生物相容性的 Ti-Nb-Ta-Zr-Mo 系高熵合金，避免 “应力屏蔽效应”；

航空航天：研发耐高温、高强度的 refractory 高熵合金，适配极端服役环境；

工业制造：开发耐腐蚀性优异的合金材料，用于化工设备、海洋工程。

5.2 未来方向

1.突破跨尺度耦合难题，实现从原子到宏观的无缝衔接模拟；

2.构建更大规模的高熵合金数据库，提升 AI 模型的泛化能力；

3.开发 “模拟 + AI + 实验” 的一体化平台，进一步缩短研发周期。

六、总结：材料研发的 “范式革命”

多尺度模拟与机器学习的结合，让高熵合金研发从 “盲目试错” 转向 “精准设计”。其 94.6% 的相形成预测精度、24.8% 的性能提升、数千倍的研发效率提升，不仅解决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。未来，随着技术迭代，我们有望按需设计出各类高性能高熵合金，推动航空航天、生物医疗等领域的技术突破。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2238785423017623?via%3Dihub