西工大顶刊《Acta Materialia》高效高精度的微观组织重构新方法！

2022-08-16 11:56:24 作者：材料科学与工程来源：材料科学与工程分享至：

工艺过程、结构和性能是材料科学和工程领域的三个主要研究内容，在逆向设计过程中，发展高效可靠的预测能力是实现信息流从所需性能到结构再到工艺过程的关键，其中从低维信息重构微观组织是性能预测、材料设计、工艺优化等重要组成部分。在微观组织信息提取方面，两点相关函数统计是一种严格且无偏的数据驱动方法，该方法克服了基于像素的微观组织数字信息缺乏自然原点而导致的平移、旋转不变性的缺陷，易于和先进的数据驱动方法(如主成分分析、卷积神经网络等)耦合降维，实现微观组织特征的低维表征。该方法已被广泛引用于组织分析[Hu et al., J. Mater. Inf. 2(2021): 5]、性能预测[Hu et al., Mater. Des. 201(2021): 109497]等领域。然而，从统计特征反向预测或重构微观组织仍是材料领域一项极具挑战性的科学任务，该问题的多解性要求求解方法考虑多个约束或先验，这些约束的施加势必带来高昂的计算代价，减少约束又会损失计算精度。传统方法单一的追求精度(如模拟退火算法)或效率(如相位恢复算法，高斯随机场方法等)，从而不具备在材料过程-结构-性能(PSP)关系研究过程中的实际应用价值。

近日，西北工业大学王锦程研究团队提出了从两点相关函数统计量重构微观组织的新方法—连续再激活迭代投影(CRIP)方法，该方法通过消除孤立像素或噪声像素使每次迭代的输出向减少误差的方向移动(施加相体积分数和形貌约束)，从而激活下一次循环的迭代投影过程(施加傅里叶约束)。经证明，该方法兼具高效率、高精度的特点。研究团队将CRIP方法应用到镍基高温合金及双相钢的PSP建模过程中，并证实了其可行性。该研究成果以题“Continually reactivating iterative-projection method for instantiating microstructure from two-point statistics”发表在《Acta Materialia》。论文的第一作者为博士研究生虎小兵，硕士研究生赵佳军为共同一作，通讯作者为王锦程教授和李俊杰副教授，西北工业大学为通讯单位。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.actamat.2022.118230

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如图1所示，CRIP方法以传统相位恢复-混合输入输出(HIO)算法为基础，引入图像处理、误差降低及形貌最优化三个模块，这些模块允许耦合多个先验约束，使每次迭代的输出通过像素点调整的方式从而被快速更新和优化，加速算法收敛。该方法实现了输出连续优化从而不断激活迭代投影过程的目标，继承了HIO算法的矩阵运算框架，具有计算高效的特点；同时，该方法以模块化方式施加多个先验约束，具备灵活性，克服了HIO算法不适用于输入为周期性两点相关函数的问题。

图1 连续再激活迭代投影过程(CRIP)方法计算流程图

如图2所示，使用两个实验微观组织，将CRIP方法与传统HIO算法[Acta Mater, 56(2008): 942-948]、模拟退火算法[Phys. Rev. E, 90(2014: 023306)]比较，证明了CRIP方法兼具高效率、高精度的优势。

图2 CRIP方法精度-效率评估

将CRIP方法应用到镍基高温合金时效工艺—微观组织关系建模，如图3所示。进行了微观组织低维特征分析、机器学习模型训练及组织特征预测。

图3 镍基高温合金时效条件和微观组织特征建模及预测结果：(a)-(c) 前三个主成分基向量云图；(d)-(e) 微观组织在主成分空间上投影；(f) 不同机器学习模型交叉验证精度；(g)-(i) 随机森林模型预测和实际主成分比较

图4对比了从预测的低维特征重构的和原始的微观组织及其两点自相关函数。证明了CRIP方法在实际PSP关系建模及验证任务中应用的可行性。

图4 预测和原始微观组织及其两点统计特征比较

西北工业大学材料微观组织计算与合金设计课题组已在机器学习进行微观组织信息提取、合金设计等领域取得显著成果。课题组已经在Acta Mater /Scripta Mater发表论文近30篇（西工大3篇金属顶刊：材料微观组织演化理论研究取得重要突破）。课题组网站http://www.jchwang.com/

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