报告题目:基于变形机理调控及机器学习的先进镁合金设计
报告人:王乐耘
报告时间:2021年5月10日(周一) 下午16:00-16:45
报告地点:清华大学逸夫技术科学楼A205学术报告厅
联系人:尹斓老师
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报告摘要:镁(Mg)是最轻的金属结构材料,在汽车轻量化上有广阔的应用前景。然而,现有的商用镁合金的强度低、室温可加工性差,制约了其现阶段的应用。在本报告中,我们将展示从调控微观变形机理和机器学习两种途径来实现先进镁合金的设计。镁具有六方晶体结构,通过Y、Ca等固溶元素调控镁中不同滑移系的CRSS值,可以激发多种滑移系的启动。进一步添加Al、Zn等元素,可以对析出相、晶界偏聚及宏观织构进行综合调控,使材料同时具有高延伸率(f>30%)和高应变硬化,显著提升了室温可加工性。通过对文献数据的机器学习,我们建立了预测Mg-Al-Zn-Ca-Sn-Mn合金维氏硬度的模型,进一步通过主动学习框架及迭代实验,开发了一种高硬度铸造镁合金,其硬度(~110Hv)高于目前报导的所有非稀土镁合金。
报告人简介:王乐耘,上海交通大学材料科学与工程学院教授。本科毕业于清华大学(2007),博士毕业于美国密歇根州立大学(2011),曾先后就职于美国阿贡国家实验室、德国亥姆霍兹材料与海洋研究中心。长期从事轻金属材料及同步辐射材料表征方面的研究,在Acta Materialia、Int J Plasticity等学术期刊上发表论文40余篇,他引840余次。入选上海市科技启明星、浦江人才计划、德国洪堡学者。担任Metall. Mater. Trans. A期刊审稿委员会成员(Key Reader)、《航空材料学报》及《材料工程》期刊青年编委。曾获美国材料学会颁发的Henry Marion Howe最佳论文奖。近五年主持国家自然科学基金联合研究基金、面上项目、科技部重点研发计划子课题等项目,课题总经费超过600万元。