导读：据psu网站12月7日报道，宾州州立大学团队计划使用超级计算机来研究用于设计和制造超高温耐火合金的集成计算和实验框架，这得益于美国能源部高级能源研究计划署（ARPA-E）向其提供的120万美元资助。

由材料科学与工程学教授刘子基（Ziu-Ki Liu）领导的团队最近通过ARPA-E的超高温不透性材料推进涡轮效率（ULTIMATE）计划，共有17个项目共获得了1600万美元的资助，ULTIMATE计划的目标是研发用于航空和发电燃气轮机用的超高温材料。

ARPA-E主管莱纳·格纳托夫斯基（LaneGenatowski）表示：“天然气燃气轮机的发电量占该国电力的三分之一以上，为全美国的消费者贡献了巨大的电力。ULTIMATE团队将通过开发提高发电效率的新型材料来为全国工业和公共消费者创造积极的经济利益。”

耐火合金具有理想的机械性能，例如高屈服强度和断裂韧性，尤其是在高温下，使其成为结构应用的潜在候选者。有关原子和电子相互作用的知识对于快速开发初一种先进材料的预测方法非常重要。

最近被任命为首届“多萝西·佩特·恩特教授”的刘子基将带领团队使用超级计算机和机器学习模型生成合金性能数据，并采用神经网络逆向设计方法设计超高温耐火合金，这种方法能够首先指定所需的性能和特性，然后识别具有所需特性的材料。

该项目框架包含以下主要内容：

通过基于密度泛函理论的高通量第一性原理计算、深度神经网络机器学习模型、晶体可塑性有限元方法模拟和高通量相图计算（CALPHAD）相稳定性建模来生成计算数据；

利用计算和实验数据以及强化和增韧机理对超高温耐火合金（ULTERA）进行反设计；

利用现场辅助烧结技术的先进制造技术；

依据与工业界合作所设计材料的机械和热性能来证明其性能的系统表征；

具有可持续数据生态系统的平台可以从根本上创建新的方法来理解和设计新一代材料，并提供改进现有材料以满足性能要求的途径。

该项目的目标和方法概述。