【科研进展】从开放数据中解析材料疲劳的复杂性
2024-07-24 14:11:34
作者：材料疲劳CFS 来源：材料疲劳CFS
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从开放数据中解析材料疲劳的复杂性
疲劳是材料力学性能的关键指标，它反映了材料在循环载荷作用下的性能退化过程。在航空航天、核能和微电子工业等领域，疲劳性能的重要性不言而喻。近年来，关于材料疲劳研究的文献数量显著增加，大量的开放数据为工程材料研发与应用提供了有力支撑。相较于MMPDS、NIMS等组织、机构发布的数据集，开放研究数据展现出多样性和时效性。由于疲劳研究耗时且成本高昂，规范和有效利用开放疲劳数据，对于深化科学认知、推动技术创新极具意义，这需要研究人员、期刊出版商、学术机构和资助方的共同努力。材料的疲劳性能通常通过经验模型和实验数据进行评价。与弹性模量、屈服强度等力学性能相比，疲劳强度和寿命受微观物理与结构复杂性的影响，具有较大的数据分散性。ASTM、ISO等机构建立相关标准以最大限度地减少由实验条件和样品微观特征多样性导致的不确定性。权威机构依据这些标准建立了关键材料的疲劳数据集，并应用于工程设计。相较而言，期刊文章、会议论文和项目报告中公开的研究数据覆盖了更广泛的材料种类和实验条件，并提供了丰富的研究元数据（研究背景、失效机制、项目合作与资助情况等），展现了材料疲劳研究领域科学理解与应用研究的发展脉络。为充分利用这些信息资源，清华大学徐志平研究团队基于计算机视觉与自然语言处理等方法构建了增材制造和复杂合金的疲劳数据库及数据处理技术，开发了开放疲劳数据的抽取和分析程序，提出了疲劳数据标准化报告格式，旨在促进文献中开放数据的共享与重用，加速工程材料的研发与应用。在近期发表的倡议论文中，该团队探讨了开放疲劳数据研究的必要性、挑战和实施路径。
在数据科学和机器智能时代，规范数据报告格式对于推动疲劳研究的发展至关重要。这种标准化不仅可促进组分-工艺-微结构-性能这一“材料科学中心法则”的理性构建，还有助于提升研究的程序化与自动化程度。基于开放科学的研究方法，来自不同领域的研究人员能够在共同的数据平台上交流与分析，进而深入挖掘材料疲劳性能的多维复杂性。遵循FAIR准则（可发现、可访问、可相互操作、可重用）的开放疲劳数据可以应用于制定战略路线图，优化资源配置，提升研发效率，降低成本。研究数据的模式特征还可以帮助工业部门评估、识别技术成熟度和颠覆性。当前面临的挑战是如何激励研究人员采纳这些方法。出版商和资助机构的要求可能是推动力，同时，建立如OpenEng.org等数据共享平台可使得相关流程更为便捷 [点击阅读原文]。贡献者的努力应该得到认可，数据使用情况也应予以统计。对于成熟材料，可以借鉴MMPDS等组织的成功经验，成立工作协调小组，与业界和政府合作，制定标准并通过定期会议更新数据集及其应用场景。对于新兴材料，高校和科研机构的科学家应加强机制方面的探讨，明确科学问题，制定研究战略。这些观点同样适用于工程材料的其他领域，如高温蠕变、化学或电化学环境下的腐蚀等，在这些领域，微观结构和物理复杂性同样至关重要。疲劳数据报告的标准化，在以数据为核心的研究范式中具有标杆作用，这得益于其成熟的工程实践。研究成果近期在Scientific Data10 (2023) 249，10 (2023) 447、Nature Materials 23 (2024) 866–868等期刊发表，研究受国家自然科学基金委员会资助，工作由清华大学工程力学系博士生张梓安、唐浩轩与徐志平教授完成。
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