報告題目：基于變形機理調控及機器學習的先進鎂合金設計

報告人：王樂耘

報告時間：2021年5月10日（周一） 下午16：00-16：45

報告地點：清華大學逸夫技術科學樓A205學術報告廳

聯系人：尹斓老師

歡迎廣大師生踴躍參加！

報告摘要：鎂（Mg）是最輕的金屬結構材料，在汽車輕量化上有廣闊的應用前景。然而，現有的商用鎂合金的強度低、室溫可加工性差，制約了其現階段的應用。在本報告中，我們将展示從調控微觀變形機理和機器學習兩種途徑來實現先進鎂合金的設計。鎂具有六方晶體結構，通過Y、Ca等固溶元素調控鎂中不同滑移系的CRSS值，可以激發多種滑移系的啟動。進一步添加Al、Zn等元素，可以對析出相、晶界偏聚及宏觀織構進行綜合調控，使材料同時具有高延伸率（f>30%）和高應變硬化，顯著提升了室溫可加工性。通過對文獻數據的機器學習，我們建立了預測Mg-Al-Zn-Ca-Sn-Mn合金維氏硬度的模型，進一步通過主動學習框架及疊代實驗，開發了一種高硬度鑄造鎂合金，其硬度(~110Hv)高于目前報導的所有非稀土鎂合金。

報告人簡介：王樂耘，上海交通大學材料科學與工程學院教授。本科畢業于清華大學（2007），博士畢業于美國密歇根州立大學（2011），曾先後就職于美國阿貢國家實驗室、德國亥姆霍茲材料與海洋研究中心。長期從事輕金屬材料及同步輻射材料表征方面的研究，在Acta Materialia、Int J Plasticity等學術期刊上發表論文40餘篇，他引840餘次。入選上海市科技啟明星、浦江人才計劃、德國洪堡學者。擔任Metall. Mater. Trans. A期刊審稿委員會成員（Key Reader）、《航空材料學報》及《材料工程》期刊青年編委。曾獲美國材料學會頒發的Henry Marion Howe最佳論文獎。近五年主持國家自然科學基金聯合研究基金、面上項目、科技部重點研發計劃子課題等項目，課題總經費超過600萬元。