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近日，我校資源與材料學院高秋志教授團隊在高溫金屬結構材料氧化行為預測領域取得了重要進展，研究成果“A novel model to predict oxidation behavior of superalloys based on machine learning（基于機器學習的高溫合金氧化行為預測新模型）”發表在國際著名期刊Journal of Materials Science & Technology（中科院一區，影響因子11.2）上。裴成蒿博士生為論文第一作者，高秋志教授為通訊作者，東北大學為第一完成單位。

高溫金屬結構材料廣泛應用于航空航天、能源等領域，其優異的力學性能和抗氧化性能使其成為高溫環境下的關鍵材料。然而，氧化行為的復雜性一直是高溫金屬結構材料應用中的重要挑戰之一。該研究團隊首次提出并建立了一種結合一維卷積神經網絡（1D-CNN）和長短時記憶網絡（LSTM）的混合人工智能模型用于氧化行為的預測。該模型不僅有效克服了拋物線定律的局限性，還顯著增強了對各種復雜氧化機制的適應性。通過將合金成分、溫度等多維特征輸入模型，該模型能夠準確預測不同條件下合金的氧化增重曲線，并進一步確定氧化速率常數、氧化活化能等關鍵動力學參數。這一創新的人工智能模型為高溫金屬結構材料的設計與性能優化提供了全新的工具，尤其在提高金屬抗氧化性能和延長使用壽命方面具有重要的實際應用價值。

裴成蒿博士生自2023年9月起在東北大學攻讀博士學位，專注于人工智能機器學習在高溫金屬結構材料氧化行為中的研究，以及大語言模型（LLM）在高溫合金知識領域的垂直應用，目前已在Chinese Journal of Aeronautics（中科院一區，影響因子5.3）、Journal of Materials Science & Technology國際期刊上發表論文。

機器學習預測高溫合金氧化行為流程示意圖