關(guān)鍵鋼鐵材料的智慧研發(fā)路線

尚成嘉 ，王華 ，黃松 ，趙坦 ，王靜靚 ，李秀程 ，謝振家 ，王學(xué)林 ，3

（1.海洋裝備用金屬材料及其應(yīng)用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 鞍山 114009；2.北京科技大學(xué)鋼鐵共性技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，北京 100083；3.材料科學(xué)與技術(shù)廣東實(shí)驗(yàn)室陽(yáng)江分中心（陽(yáng)江合金材料實(shí)驗(yàn)室），廣東 陽(yáng)江 529500；4.鞍鋼股份有限公司，遼寧 鞍山 114021）

目前，中國(guó)鋼鐵產(chǎn)能和產(chǎn)量已居世界第一，鋼鐵材料品種相當(dāng)齊全。特別是近20多年來(lái)，國(guó)內(nèi)鋼鐵行業(yè)幾乎涉獵了所有領(lǐng)域，產(chǎn)品涵蓋了所有門(mén)類(lèi)，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占有率達(dá)97%以上，還有適當(dāng)數(shù)量出口。近期，中國(guó)工程院針對(duì)國(guó)內(nèi)國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和未來(lái)發(fā)展需求，完成了“新材料強(qiáng)國(guó)2035戰(zhàn)略研究”，其中梳理了作為基礎(chǔ)原材料之一的鋼鐵材料的中長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略。預(yù)計(jì)到2035年，中國(guó)將進(jìn)入世界領(lǐng)先行列。在高牌號(hào)無(wú)取向和取向硅鋼、高強(qiáng)度汽車(chē)板、高強(qiáng)高韌性板、發(fā)電用高壓鍋爐管、高性能齒輪鋼和軸承鋼、高速重載鐵路用車(chē)輪和車(chē)軸鋼等高附加值鋼材方面的自給率能夠提高到90%；鋼材品種能滿足下游行業(yè)升級(jí)要求，產(chǎn)品質(zhì)量總體達(dá)世界先進(jìn)水平，高強(qiáng)度、長(zhǎng)壽命、耐腐蝕、耐候鋼材消費(fèi)比例增加。

在發(fā)展綠色化、低成本、高質(zhì)量量大面廣的常規(guī)鋼鐵材料的同時(shí)，重點(diǎn)要突破先進(jìn)鋼鐵材料的創(chuàng)新研發(fā)能力，為中國(guó)未來(lái)建設(shè)的重大工程、重大裝備提供性能優(yōu)越、質(zhì)量穩(wěn)定的關(guān)鍵鋼鐵材料是鋼鐵產(chǎn)業(yè)未來(lái)的重要任務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)鋼鐵強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略目標(biāo)，還應(yīng)在鋼鐵材料基礎(chǔ)研究、制造核心技術(shù)、產(chǎn)品服役安全評(píng)價(jià)等方面由跟隨、模仿的研發(fā)模式，跨越到創(chuàng)新、引領(lǐng)的新高地。

1 關(guān)鍵鋼鐵材料的科學(xué)與技術(shù)問(wèn)題

關(guān)鍵鋼鐵材料涉及以下幾個(gè)方面的需求與應(yīng)用：一是應(yīng)用于汽車(chē)、海洋、能源、基礎(chǔ)設(shè)施的低合金鋼；二是現(xiàn)代交通、機(jī)械行業(yè)零部件用特鋼；三是裝備與裝置用合金鋼、不銹鋼、鎳基合金和大型低合金構(gòu)件等。

中國(guó)高鐵車(chē)速達(dá)到了350 km/h的商業(yè)運(yùn)營(yíng)水平，軸、輪、齒、軌諸多關(guān)鍵零部件用鋼鐵材料對(duì)安全性、可靠性、長(zhǎng)壽命和環(huán)境友好性（低能耗、低排放、低噪音）等各方面都提出了極高的技術(shù)要求。

海洋用鋼方面，最主要的需求與技術(shù)挑戰(zhàn)在于減輕整體重量和增加安全性。海洋工程用鋼普遍要求大規(guī)格、高強(qiáng)度、高韌性、高服役安全性，以及易加工和易焊接性能。為了滿足海洋工程建設(shè)項(xiàng)目的需求，亟需解決性能穩(wěn)定、規(guī)格尺寸、適應(yīng)極端服役環(huán)境等關(guān)鍵問(wèn)題。

隨著核電技術(shù)不斷進(jìn)步，核電設(shè)備趨向大型化、一體化，對(duì)大鍛件的尺寸和重量提出了更高的要求，需要開(kāi)發(fā)具有更高淬透性和更好強(qiáng)韌性匹配的核級(jí)低合金鋼。同時(shí)，中國(guó)核電材料配套焊材缺項(xiàng)或質(zhì)量不穩(wěn)定，現(xiàn)有的國(guó)產(chǎn)材料還不能滿足國(guó)內(nèi)核級(jí)部件的需要。

隨著中國(guó)工程機(jī)械行業(yè)向高端、高技術(shù)含量、高附加值、大噸位的“三高一大”發(fā)展，工程機(jī)械裝備制造在鋼板的高強(qiáng)韌性匹配、易焊接、冷成型性、高平直度板形等方面提出了更高的要求。高性能、高耐磨、輕量化、長(zhǎng)壽命、低成本制造是發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)，中國(guó)工程機(jī)械用鋼在產(chǎn)品性能穩(wěn)定性方面亟待提高。

先進(jìn)超超臨界機(jī)組關(guān)鍵用材性能要求包括高溫持久和蠕變強(qiáng)度，優(yōu)異的組織穩(wěn)定性，良好的冷、熱加工性能，良好的抗氧化和抗腐蝕性能以及良好的焊接性能等。在高蒸汽參數(shù)先進(jìn)超超臨界機(jī)組汽輪機(jī)側(cè)關(guān)鍵用材方面，中國(guó)的研發(fā)相對(duì)滯后，大型鍛件批量生產(chǎn)質(zhì)量不穩(wěn)定，難以實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替代。

中國(guó)不銹鋼產(chǎn)業(yè)規(guī)模世界第一，但品種一直跟隨國(guó)外，質(zhì)量一般，高質(zhì)量不銹鋼和耐蝕合金生產(chǎn)起步晚，鋼鐵企業(yè)裝備水平參差不齊，先進(jìn)裝備利用率低，生產(chǎn)工藝研究開(kāi)展緩慢，導(dǎo)致產(chǎn)品冶金質(zhì)量差，成品性能穩(wěn)定性差，成品價(jià)格高，亟需提高材料成分設(shè)計(jì)手段和能力。

從前，國(guó)內(nèi)大部分鋼鐵材料產(chǎn)品基本上沿襲了國(guó)外先進(jìn)鋼鐵國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)路線，由于基礎(chǔ)研究相對(duì)滯后，在合金體系、工藝流程以及生產(chǎn)規(guī)范和產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)等方面均存在一定程度認(rèn)識(shí)不足，嚴(yán)重制約了產(chǎn)品質(zhì)量的提升，產(chǎn)品可靠性的充分保障以及對(duì)國(guó)內(nèi)關(guān)鍵鋼鐵產(chǎn)品的認(rèn)可度。隨著中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的超速發(fā)展，在很多關(guān)鍵鋼鐵材料領(lǐng)域，比如高鐵、航空航天、核電、大跨度橋梁、深海資源開(kāi)采等，用戶甚至提出了更高的要求，傳統(tǒng)科學(xué)認(rèn)識(shí)以及技術(shù)方案滿足不了這些技術(shù)要求。綜上所述，突破關(guān)鍵鋼鐵材料在材料科學(xué)與工程方面理論、技術(shù)、評(píng)價(jià)、標(biāo)準(zhǔn)等核心問(wèn)題是未來(lái)發(fā)展的先決條件。先進(jìn)鋼鐵材料研發(fā)突出的科學(xué)與技術(shù)問(wèn)題包括：

（1）合金成分設(shè)計(jì)原理與方法；

（2）多尺度顯微結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)理論；

（3）多維度工藝仿真；

（4）多尺度（顯微）組織精準(zhǔn)控制技術(shù)；

（5）基于大數(shù)據(jù)和人工智能的工藝-組織-性能多目標(biāo)、多過(guò)程、多參量控制系統(tǒng)；

（6）材料生產(chǎn)、應(yīng)用與服役數(shù)據(jù)庫(kù)。

2 關(guān)鍵鋼鐵材料智慧研發(fā)路線

針對(duì)先進(jìn)鋼鐵材料所面臨的科學(xué)與技術(shù)問(wèn)題，應(yīng)利用積累的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)，發(fā)展的理論與模型，以及建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的材料信息學(xué)設(shè)計(jì)合金成分，調(diào)控多尺度組織，精準(zhǔn)確定工藝技術(shù)參數(shù)，同時(shí)建立基于原理和理論的全鏈條數(shù)據(jù)庫(kù)。在如圖1所示的鋼鐵材料智慧研發(fā)體系下，發(fā)展先進(jìn)鋼鐵材料。因此，要具體突破以需求為牽引的材料逆向設(shè)計(jì)方法，建立先進(jìn)鋼鐵材料的數(shù)據(jù)庫(kù)，以開(kāi)展材料信息學(xué)在先進(jìn)鋼鐵材料研發(fā)中的示范應(yīng)用。

圖1 鋼鐵材料智慧研發(fā)體系Fig.1 Intelligent Research and Development System for Steels

2.1 鋼鐵材料逆向設(shè)計(jì)方法論

現(xiàn)在人們已經(jīng)可以利用鋼鐵材料所具備的基因?qū)ζ溥M(jìn)行設(shè)計(jì)，并逐漸進(jìn)入智慧設(shè)計(jì)、智慧生產(chǎn)與智慧服務(wù)新時(shí)代。關(guān)鍵鋼鐵材料的智慧研發(fā)路線如圖2所示，其驅(qū)動(dòng)來(lái)自于不同領(lǐng)域、不同環(huán)境條件下的需求，具體反映在應(yīng)用領(lǐng)域的設(shè)計(jì)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用條件與方法，產(chǎn)品安全與經(jīng)濟(jì)等社會(huì)屬性的多個(gè)方面。

圖2 關(guān)鍵鋼鐵材料的智慧研發(fā)路線［3］Fig.2 Intelligent Research and Development Roadmap for Key Steels［3］

為了體現(xiàn)材料是 “為人類(lèi)制造有用器件的物質(zhì)”的功能和社會(huì)屬性，應(yīng)選擇經(jīng)濟(jì)、環(huán)保、節(jié)能、節(jié)約資源和高性能等五大屬性兼?zhèn)涞牟牧象w系（合金成分、工藝和性質(zhì)與性能）。顯然，材料體系與技術(shù)條件的確立完全是由“逆向需求”確定的，同時(shí)還應(yīng)利用鋼鐵材料標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范以及知識(shí)、原理和熱力學(xué)數(shù)據(jù)協(xié)助完成。經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和鋼鐵大數(shù)據(jù)在此將起到重要指導(dǎo)作用，它們是開(kāi)展材料顯微組織結(jié)構(gòu)和制造工藝與流程設(shè)計(jì)的前提，是材料智慧設(shè)計(jì)的核心。利用知識(shí)與原理、理論與模型、熱力學(xué)數(shù)據(jù)及對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)深度挖掘所得到的知識(shí)，指導(dǎo)材料制造過(guò)程中的成分控制范圍，顯微組織精細(xì)結(jié)構(gòu)和煉鋼-連鑄-熱加工-熱處理等冶金全過(guò)程的參數(shù)與指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)成分-工藝的正向調(diào)控，組織-性能的正向預(yù)報(bào)。

材料智慧設(shè)計(jì)體系是指導(dǎo)材料逆向設(shè)計(jì)的重要支柱，除此以外，材料的智慧服務(wù)體系對(duì)材料的逆向開(kāi)發(fā)也起到重要作用?；诓牧系膽?yīng)用與服役性能的數(shù)據(jù)積累，智慧服務(wù)的需求是逆向的，而理論基礎(chǔ)卻是正向的。材料的研發(fā)與制造應(yīng)更緊密地結(jié)合重大裝備、重大工程、特殊環(huán)境、特殊工藝及嚴(yán)酷環(huán)境的客觀條件，開(kāi)展材料“逆向設(shè)計(jì)”，實(shí)施材料“正向制造”。在此過(guò)程中，相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是實(shí)現(xiàn)材料智慧設(shè)計(jì)、智慧生產(chǎn)與智慧服務(wù)的重要支撐。

2.2 基于理論與原理的先進(jìn)鋼鐵材料數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)與大數(shù)據(jù)

鋼鐵材料不僅品種繁多，而且包含了冶煉、鑄造、成型和熱處理等多個(gè)生產(chǎn)模塊，流程長(zhǎng)且工藝環(huán)節(jié)復(fù)雜，不同環(huán)節(jié)相互影響，所以大數(shù)據(jù)和人工智能的結(jié)合無(wú)疑是一個(gè)理想的解決方案。

大數(shù)據(jù)按照材料的組織結(jié)構(gòu)和材料制備的工藝環(huán)節(jié)分成不同尺度和不同維度。每個(gè)尺度與維度均應(yīng)有其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的建立一方面來(lái)源于電子理論、熱力學(xué)動(dòng)力學(xué)理論、斷裂力學(xué)理論、結(jié)構(gòu)力學(xué)理論、電化學(xué)理論等多尺度關(guān)系；另一方面，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的建立應(yīng)與材料的制備過(guò)程、制造裝備特點(diǎn)、標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、冷加工工藝、連接技術(shù)、服役條件等存在多維度關(guān)系。因此，應(yīng)在理論、原理及實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上建立相應(yīng)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，完成大數(shù)據(jù)的積累并建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，預(yù)報(bào)材料性能，評(píng)估材料的安全性和服役壽命；同時(shí)，利用材料信息學(xué)進(jìn)一步設(shè)計(jì)和優(yōu)化材料的合金成分、顯微組織和工藝參數(shù)。

鋼鐵材料大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立將是一個(gè)龐大的系統(tǒng)工程，但是，基于相對(duì)完善的鋼鐵材料物理冶金原理，以及多尺度的物理模型，電子尺度、原子尺度（晶體）、基于熱力學(xué)/動(dòng)力學(xué)的相結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)越來(lái)越豐富，已基本能夠滿足一些關(guān)鍵鋼鐵材料的正向設(shè)計(jì)。制造過(guò)程大數(shù)據(jù)基本具備了采集的技術(shù)手段，可實(shí)現(xiàn)多過(guò)程、多變量在線/離線數(shù)據(jù)的采集。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)意味著對(duì)海量數(shù)據(jù)的整合，這將是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法比擬的。數(shù)據(jù)量的擴(kuò)充一方面需要不斷地進(jìn)行數(shù)據(jù)收集積累，這方面的工作主要取決于采集效率的提升以及工作時(shí)間的增加；而更重要的則是變量的設(shè)置，因?yàn)樽兞康脑O(shè)置從根本上決定了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能力的上限。

在建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)程中，關(guān)鍵變量的缺失會(huì)造成分析過(guò)程不穩(wěn)定以及結(jié)果精度的顯著降低，無(wú)論如何改進(jìn)數(shù)據(jù)處理方法，關(guān)鍵變量的缺失都很難被彌補(bǔ)。但數(shù)據(jù)參量設(shè)置過(guò)多，也會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)效率，畢竟在目前條件下，數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)工作都要考慮效率和成本，所以如何設(shè)置好鋼鐵材料的數(shù)據(jù)庫(kù)參量系統(tǒng)，將是鋼鐵材料大數(shù)據(jù)建設(shè)走好的第一步。

目前，可以從兩個(gè)方面開(kāi)展鋼鐵材料大數(shù)據(jù)系統(tǒng)變量的篩選和優(yōu)化工作：一方面取決于數(shù)據(jù)系統(tǒng)的需求，也就是基于科學(xué)原理的認(rèn)知，對(duì)成分-工藝-組織-性能各個(gè)方面特征參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選，但是筆者認(rèn)為人類(lèi)的認(rèn)知總是不斷發(fā)展的，所以在起初參數(shù)的設(shè)置上還是要盡可能考慮到潛在的需求，不要輕易舍棄可以獲取的參量樣本；另一方面，這項(xiàng)工作更大程度上取決于數(shù)據(jù)采集技術(shù)與能力，也就是探測(cè)檢測(cè)設(shè)備的發(fā)展。因?yàn)楹芏鄶?shù)據(jù)即使是需要的，就目前的測(cè)試分析手段而言，從分析精度、采集效率上都不符合大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)量的需求。所以，有針對(duì)性地開(kāi)發(fā)關(guān)鍵檢測(cè)方法，同時(shí)，將其融入物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效采集、傳輸和存儲(chǔ)，將為鋼鐵材料大數(shù)據(jù)建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)可靠的基石。

2.3 鋼鐵材料集成計(jì)算與仿真工程

2.3.1 鋼鐵材料集成計(jì)算

集成計(jì)算材料工程是將材料制備、表征和智能化數(shù)據(jù)庫(kù)等多種研究方法綜合集成，其實(shí)質(zhì)在于理性化地開(kāi)展新材料的實(shí)驗(yàn)室研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，以達(dá)到快速實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵材料性能突破的目標(biāo)。鋼鐵材料100多年來(lái)的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的積累形成了龐大的材料信息，傳統(tǒng)意義上描述材料成分-工藝-組織-性質(zhì)-性能關(guān)系的“材料學(xué)”催生了材料信息學(xué)的迅猛發(fā)展。借助理論模型、機(jī)器學(xué)習(xí)方法以及材料數(shù)據(jù)庫(kù)（大數(shù)據(jù)），針對(duì)目標(biāo)需求，優(yōu)化傳統(tǒng)材料的成分與工藝，最終調(diào)控組織與性能已成為新趨勢(shì)。因此，為了適應(yīng)時(shí)代發(fā)展需求，鋼鐵材料，尤其是特殊鋼的研發(fā)方式需要逐漸從傳統(tǒng)試錯(cuò)法向結(jié)合集成計(jì)算建模預(yù)測(cè)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的模式轉(zhuǎn)變。

集成計(jì)算材料工程的實(shí)施路線整體上是一個(gè)閉環(huán)，從材料的應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，明確材料的性能需求，進(jìn)而對(duì)成分-工藝-組織-性能進(jìn)行多尺度的模擬計(jì)算，進(jìn)而得到材料的初步設(shè)計(jì)方案，再進(jìn)行針對(duì)產(chǎn)品的模擬和實(shí)物驗(yàn)證工作，最終進(jìn)行工業(yè)化生產(chǎn)。

2.3.2 鋼鐵材料仿真工程

通過(guò)高通量計(jì)算可以預(yù)測(cè)新材料的結(jié)構(gòu)、性能及其變化規(guī)律，為新材料的設(shè)計(jì)和傳統(tǒng)材料的優(yōu)化指出方向，從而加速材料研究，這是目前材料基因組以及集成計(jì)算材料最重要的方面。對(duì)于鋼鐵材料而言，這方面的理論模型和實(shí)驗(yàn)方法都相對(duì)比較完善。

2.4 鋼鐵材料工藝技術(shù)參數(shù)數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義其實(shí)并不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理，也就是數(shù)據(jù)挖掘。對(duì)于龐大的數(shù)據(jù)體系，人工的處理方式甚至傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理方法已經(jīng)無(wú)法應(yīng)對(duì)，而人工智能是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作的必然選擇。人工智能的一種重要實(shí)現(xiàn)方式就是機(jī)器學(xué)習(xí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)發(fā)展出了很多適用于不同場(chǎng)景的方法，諸如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、貝葉斯學(xué)習(xí)、隨機(jī)森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及最近發(fā)展迅速的深度學(xué)習(xí)等。在目前數(shù)據(jù)水平下，可能針對(duì)不同的研究主題和研究條件，在機(jī)器學(xué)習(xí)的方法上存在優(yōu)選的問(wèn)題，但是可以預(yù)見(jiàn)，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，深度學(xué)習(xí)將展現(xiàn)出越來(lái)越顯著的優(yōu)勢(shì)，而且也會(huì)將數(shù)據(jù)挖掘引入到更加智能化的方向。

數(shù)據(jù)挖掘工作和傳統(tǒng)的科研研發(fā)工作是相輔相成的，雖然理論上，完全沒(méi)有鋼鐵研究背景的從事數(shù)據(jù)挖掘研究的科研工作者也可以根據(jù)數(shù)據(jù)獲得鋼鐵材料領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)，但是在目前數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的條件下，這種認(rèn)知的知識(shí)在很大程度上還依賴于“人”，或者“專家”來(lái)進(jìn)行判別和實(shí)證。在已有的報(bào)道中，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖據(jù)工作可以為科學(xué)研究工作帶來(lái)有效的指引，特別是針對(duì)目前人類(lèi)尚未知曉的知識(shí)的啟示；同時(shí)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的工作中，人類(lèi)已有的對(duì)科學(xué)原理的認(rèn)知也可以有效地對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行引導(dǎo)。

3 多目標(biāo)智慧化關(guān)鍵鋼鐵材料設(shè)計(jì)與生產(chǎn)

實(shí)現(xiàn)集成計(jì)算材料工程，建立大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的最終目的是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能化研發(fā)以及智能化生產(chǎn)。基于集成計(jì)算材料工程和大數(shù)據(jù)的智能化研發(fā)，其特點(diǎn)在于避免了大量盲目的重復(fù)性實(shí)驗(yàn)嘗試，以數(shù)據(jù)挖掘的成果為依托增加研發(fā)效率以及降低研發(fā)成本?；谀壳凹刹牧嫌?jì)算工程和大數(shù)據(jù)的智能化研發(fā)還存在一些挑戰(zhàn)，主要集中在對(duì)產(chǎn)品性能的規(guī)范性量化，大數(shù)據(jù)體系的去實(shí)驗(yàn)化以及智能化生產(chǎn)管控。

（1）產(chǎn)品性能的規(guī)范性量化

要實(shí)現(xiàn)基于材料計(jì)算、仿真和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的智能化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，必須首先針對(duì)產(chǎn)品的性能需求建立模型，而就目前以及可預(yù)見(jiàn)的模型智能化水平而言，一個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)很難滿足不同鋼鐵產(chǎn)品的研發(fā)需求，所以對(duì)不同產(chǎn)品的性能需求進(jìn)行有目的地遴選，并分別建立模型可能是比較現(xiàn)實(shí)的實(shí)現(xiàn)方式。這方面的工作有必要與用戶進(jìn)行充分溝通，明確性能需求的量化方式，進(jìn)而形成研發(fā)目標(biāo)，建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

（2）大數(shù)據(jù)體系的去實(shí)驗(yàn)化

就目前的科技水平而言，實(shí)物驗(yàn)證，包括實(shí)驗(yàn)室試制、中試、工業(yè)試制仍然是產(chǎn)品研發(fā)不可或缺的環(huán)節(jié)。但是對(duì)于智慧研發(fā)系統(tǒng)而言，盡可能提升其可靠性，減少工業(yè)試制環(huán)節(jié)將是重要的發(fā)展方向。這方面的工作主要將基于實(shí)際研發(fā)和生產(chǎn)的積累，進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行反饋和優(yōu)化。

（3）智能化生產(chǎn)管控

產(chǎn)品的最終質(zhì)量不僅取決于產(chǎn)品的精準(zhǔn)設(shè)計(jì)，更取決于工藝方案的精準(zhǔn)落實(shí)，所以智能化研發(fā)離不開(kāi)智能化的生產(chǎn)流程管控。如何將生產(chǎn)過(guò)程中的工藝波動(dòng)有效地識(shí)別，并反饋到系統(tǒng)中進(jìn)行更高一級(jí)的判別，將是設(shè)計(jì)系統(tǒng)建設(shè)的一項(xiàng)重要工作。

3.1 厚規(guī)格超高強(qiáng)度鋼合金成分篩選數(shù)據(jù)庫(kù)及機(jī)器學(xué)習(xí)模型

以高強(qiáng)度低合金鋼的成分設(shè)計(jì)為例，建立了基于JMatPro軟件計(jì)算數(shù)據(jù)的屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度和洛氏硬度的機(jī)器學(xué)習(xí)力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型。利用JMatPro總共計(jì)算了660組 “成分-不同厚度硬度-不同厚度對(duì)應(yīng)的冷卻速度的相變組織拉伸性能”數(shù)據(jù)。每組數(shù)據(jù)的輸入變量為 C、Si、Mn、Ni、Cr、Mo、B含量，輸出變量為厚度方向上距表面不同距離處（5～90 mm）的屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度和洛氏硬度作為輸出變量。以50 mm厚度的高強(qiáng)度低合金鋼板為例，把50 mm厚度的高強(qiáng)度低合金鋼鋼板心部位置（距離表面25 mm）處的屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度和洛氏硬度三種性能作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)的輸出變量，其中數(shù)據(jù)庫(kù)中鋼的化學(xué)成分和力學(xué)性能見(jiàn)表1。

表1 數(shù)據(jù)庫(kù)中鋼的化學(xué)成分及力學(xué)性能Table 1 Chemical Compositions and Mechanical Properties of the Steels in the Database

對(duì)比了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機(jī)（SVR）、隨機(jī)森林（RF）、梯度提升機(jī)（GBR）4 種不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型在淬透性、屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度預(yù)測(cè)上的表現(xiàn)。結(jié)果表明ANN模型在計(jì)算數(shù)據(jù)以及GBR模型在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)精度、擬合度優(yōu)于其他模型，GBR模型在處理數(shù)據(jù)異常值和實(shí)驗(yàn)誤差值方面表現(xiàn)更佳。不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的表現(xiàn)見(jiàn)圖 3。

圖3 不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的表現(xiàn)［17］Fig.3 Performance of Different Machine Learning Models on Training Set and Validation Set［17］

對(duì)建立的ANN模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明洛氏硬度淬透性曲線的預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值非常接近，最大誤差不超過(guò)3 HRC（如圖4），屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度的預(yù)測(cè)值和實(shí)驗(yàn)值誤差不超過(guò)100 MPa（如表2），這表明JMatPro軟件計(jì)算出的淬透性結(jié)果具有較高可靠性。將材料計(jì)算數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)對(duì)硬度和強(qiáng)度的預(yù)測(cè)，且具有較高精度。將機(jī)器學(xué)習(xí)模型與優(yōu)化算法（如遺傳算法）結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)針對(duì)目標(biāo)性能的成分逆向設(shè)計(jì)。

圖4 某一成分鋼淬透性曲線的實(shí)驗(yàn)值、計(jì)算值和預(yù)測(cè)值的比較［17］Fig.4 Comparison of Experimental Values，Calculated Values and Predicted Values of Hardenability Curves of a Steel［17］

表2 屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度的實(shí)驗(yàn)值、計(jì)算值和預(yù)測(cè)值的比較 ［17］Table 2 Comparison of Experimental Values，Calculated Values and Predicted Values of Yield Strength and Tensile Strength ［17］

3.2 基于工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的合金成分與工藝設(shè)計(jì)

根據(jù)工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集，經(jīng)數(shù)據(jù)清洗及預(yù)處理后，針對(duì)屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度、斷后延伸率及沖擊功4種性能目標(biāo)，采用ANN建立了355 MPa級(jí)鋼板的性能預(yù)測(cè)模型。基于多目標(biāo)遺傳算法NSGA-Ⅱ，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)指定屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度、斷后延伸率及沖擊功目標(biāo)的成分及工藝設(shè)計(jì)方法，ANN模型使用的特征參數(shù)如表3所示。

表3 355 MPa級(jí)鋼板的性能預(yù)測(cè)模型特征參數(shù)Table 3 Features of the Prediction Model for Properties of 355 MPa Steel Plates

基于建立的ANN模型，計(jì)算不同特征參數(shù)的特征重要性，結(jié)果如圖5所示。圖中縱坐標(biāo)為不同特征參數(shù)，橫坐標(biāo)代表訓(xùn)練過(guò)程不包括某一特征參數(shù)時(shí)均方誤差變化量。某一特征參數(shù)未引入模型時(shí)導(dǎo)致的均方誤差變化越大，則代表該參數(shù)在模型中的重要性越強(qiáng)。

圖5 355 MPa級(jí)鋼板的性能預(yù)測(cè)模型特征參數(shù)重要性Fig.5 Feature Importance of the Prediction Model for Properties of 355 MPa Steel Plates

使用遺傳算法進(jìn)行成分、工藝優(yōu)化，為保證優(yōu)化目標(biāo)具有可實(shí)施性，添加約束條件以使其符合中厚板廠的工藝水平。具體優(yōu)化目標(biāo)及約束條件如下：

式中，f為屈服強(qiáng)度預(yù)測(cè)值，MPa；f為抗拉強(qiáng)度預(yù)測(cè)值，MPa；f為延伸率預(yù)測(cè)值，%；D為平均粗軋單道次變形率；D為平均精軋單道次變形率；ΔT為平均粗軋單道次溫度變化，℃；ΔT為平均精軋單道次溫度變化，℃；T為終軋溫度，℃。

設(shè)定種群規(guī)模為500，遺傳代數(shù)為200，為保證優(yōu)化結(jié)果未陷入局部最優(yōu)，重復(fù)執(zhí)行5次優(yōu)化過(guò)程，最終獲得的355 MPa級(jí)39 mm厚鋼板的成分和工藝參數(shù)見(jiàn)表4。

表4 355 MPa級(jí)39 mm厚鋼板成分和工藝參數(shù)優(yōu)化結(jié)果Table 4 Optimized Chemical Compositions and Process Parameters of 355 MPa Steel Plates with Thickness of 39 mm

4 結(jié)語(yǔ)

2035年中國(guó)將實(shí)現(xiàn)鋼鐵強(qiáng)國(guó)的目標(biāo)。重大裝備、重點(diǎn)領(lǐng)域、重點(diǎn)工程所需的關(guān)鍵鋼鐵材料在材料設(shè)計(jì)、材料制備、材料評(píng)價(jià)、材料應(yīng)用等諸多方面都力爭(zhēng)達(dá)到世界領(lǐng)先水平。目前，在關(guān)鍵鋼鐵材料領(lǐng)域還存在許多挑戰(zhàn)，需要攻克許多科學(xué)與技術(shù)難題。為了實(shí)現(xiàn)先進(jìn)鋼鐵材料戰(zhàn)略強(qiáng)國(guó)目標(biāo)，應(yīng)在以下幾個(gè)方面實(shí)現(xiàn)突破。

（1）加速先進(jìn)鋼鐵材料數(shù)據(jù)庫(kù)的搭建，應(yīng)根據(jù)不同領(lǐng)域關(guān)鍵鋼鐵材料的特點(diǎn)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，迅速積累充實(shí)大數(shù)據(jù)，形成企業(yè)、行業(yè)、上下產(chǎn)業(yè)鏈共享的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

（2）推廣關(guān)鍵鋼鐵材料的集成計(jì)算材料工程，應(yīng)針對(duì)不同類(lèi)型的關(guān)鍵鋼鐵材料，實(shí)施不同尺度、維度的材料設(shè)計(jì)與制備的模擬、仿真。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與工業(yè)驗(yàn)證，建立針對(duì)性的集成計(jì)算材料工程體系。

（3）應(yīng)在現(xiàn)代交通、能源裝備、海洋工程等應(yīng)用領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)設(shè)備、裝備、工程業(yè)主，建設(shè)、承建單位，關(guān)鍵鋼鐵材料研發(fā)與制造企業(yè)，規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)制定機(jī)構(gòu)全產(chǎn)業(yè)鏈的基于集成計(jì)算材料工程和材料數(shù)據(jù)庫(kù)的合作與實(shí)踐，開(kāi)展關(guān)鍵鋼鐵材料智慧研發(fā)的示范應(yīng)用，建立完善的智慧研發(fā)體系，加速攻克關(guān)鍵鋼鐵材料的“卡脖子”問(wèn)題和核心技術(shù)。

致謝

感謝中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助（FRF-IC-20-04）。