突破高温强度预测瓶颈！西南交大联合团队利用机器学习优化3D打印IN718合金性能

l 西南交通大学 l

IN718镍基高温合金因其优异的高温疲劳强度、抗蠕变和耐腐蚀性能，广泛应用于先进航空发动机热端部件。然而，传统制造工艺难以高效加工复杂形状部件，而激光增材制造（L-PBF）虽能实现近净成形，却因快速凝固带来的内部缺陷/微裂纹、组织各向异性以及强度-塑性权衡问题，制约了其在高温工况条件下的应用进展，也是当前增材制造技术在发动机装备研发中的重要攻关方向。

“3D Science Valley 白皮书 图文解析

近日，西南交通大学吴圣川团队联合中国航发北京621所和成都420厂在增材制造顶级学术期刊《Additive Manufacturing》(影响因子11.1)上发表了题为“

High-temperature strengthening mechanisms of optimized L-PBF IN718 superalloys with interpretable machine learning

该项研究主要通过融合工艺参数优化、原位同步辐射X射线断层扫描与可解释机器学习等多种方法，系统揭示了该型合金在650 ℃高温下的强韧性机制，成功实现了高温强度与塑性的协同提升，为航空航天领域高性能构件的增材制造提供了理论依据与技术路径。本期谷·专栏将简要分享这项研究成果。

论文链接：

https://doi.org/10.1016/j.addma.2025.104958

论文第一作者为轨道交通运载系统全国重点实验室前沿交叉所博士研究生张涵，吴圣川研究员为通讯作者。该研究得到了国防科技173计划及中国航发621所的WDZC项目资助。

背景介绍

Inconel 718是一种镍基高温合金，具有优异的高温强度、抗蠕变和耐腐蚀性能，广泛应用于航空发动机涡轮盘、叶片及航天器热端部件等领域。这些部件结构复杂、服役条件苛刻，需在高温（约650℃）-机械载荷（热机械工况）下保持状态长期稳定，对材料高温力学性能提出了苛刻要求。

传统制造工艺（如铸造和锻造）在生产复杂结构零件时存在流程长、材料利用率低和成本高等问题。激光粉末床熔融（L-PBF）技术凭借自由成形、制造周期短和材料利用率高等优势，为制造复杂IN718构件提供了新途径。然而，L-PBF过程中易产生气孔、未熔合、粗大柱状晶和组织不均匀等缺陷，严重影响材料在高温下的力学性能及服役可靠性，尤其导致强度与塑性难以兼顾。

虽然可通过调整工艺参数改善成形质量，但传统试错方法效率低、成本高，难以揭示多因素耦合下微观组织与高温性能之间的关系。高温变形涉及位错滑移、晶界滑移和孔洞演化等多种机制的竞争，使强化机理尤为复杂。因此，如何精确调控晶粒尺寸、晶界类型和缺陷分布等微观组织，并结合先进表征与数据驱动方法深入理解高温强化机制，成为推动增材制造IN718在航空航天领域应用的重要课题。

针对上述问题，吴圣川研究员团队开展了系统性研究，通过建立“工艺–微观结构–性能（PSP）”一体化研究框架，融合多尺度原位实验技术与可解释机器学习方法，揭示了高温条件下IN718合金的强化机制与损伤演化规律，为高性能增材制造高温合金的研制和应用提供了理论支撑与技术实现途径。

图1. 论文研究总体技术路线图。

内容简介

本研究采用了一条协同创新的技术路线。首先，通过系统调整激光功率和扫描速度，在最佳体积能量密度窗口内打印出高性能IN718材料。随后，综合利用原位同步辐射CT实时观察高温下的损伤演化，并通过EBSD等技术精细表征微观结构。最后，引入可解释机器学习模型(XGBoost-SHAP)，定量解码微观特征与力学性能间的复杂关系，从而建立起从工艺到性能的完整优化框架。

体积能量密度(VED)被证实是影响打印质量的关键指标：如图1所示，当VED过低(<40 J/mm³)时，能量输入不足容易导致未熔合缺陷和气孔率升高；而当VED过高(>65 J/mm³)时，熔池过热会引发匙孔不稳定，同样造成气孔率上升。研究团队确定了关键工艺窗口为47–60 J/mm³，在此区间可显著减少缺陷(孔隙率<1%)并细化晶粒。并且在230 W/1000 mm/s(VED = 52.27 J/mm³)参数下，制备的IN718试样表现出优异的高温拉伸性能(屈服强度YS = 1017 MPa，极限抗拉强度UTS = 1184 MPa，延伸率EL = 21.3%)，表明其在高性能航空航天装备中的技术潜力。

图2. L-PBF技术制备IN718镍基合金的工艺参数优化：(a) 单道扫描工艺参数窗口; (b) 激光能量密度与孔隙率关系。

通过EBSD分析系统揭示了L-PBF制备IN718合金的显微组织演化与VED之间的内在联系。研究表明，VED显著影响晶粒形态、尺寸和结晶学取向：在较低VED（<40 J/mm³）下，熔池不稳定导致柱状晶破碎和孔隙率升高；而在47–60 J/mm³的最佳VED窗口内，组织得以优化，孔隙率低于1%，同时形成均匀的等轴晶与较强的{001}织构。进一步提高VED（>65 J/mm³）会引起过热，导致晶粒粗化和织构强度回升。研究通过Schmid因子分析（见图2），揭示了<111>取向的低Schmid因子晶粒对位错滑移的阻碍作用，从而强化材料，但也可能引发多位置应力集中而降低塑性。这些EBSD分析建立了工艺参数-显微组织-力学性能之间的定量关联，为通过VED调控实现高温IN718组件的制备提供了关键微结构依据。

图3. L-PBF制备IN718合金与晶体取向相关的施密特因子不均匀性及其力学影响：(a1)–(a6)施密特因子在{111}<110>滑移系中的空间分布；(b1)–(b6)硬取向晶粒对位错移动性的影响；(c1)–(c6)晶体取向与施密特因子相关性的定量分析。

基于自主研发高温力学装置，结合上海同步辐射光源BL12SW线站的原位X射线断层扫描技术，对L-PBF制备IN718合金在650 °C高温拉伸中的损伤行为进行实时观测。通过采集96 keV光子能量下的投影序列，并采用Paganin相位检索算法和Gridrec重建算法，实现了样品在变形过程中内部缺陷演化的四维时空解析。结果表明，初始气孔率为0.27%的球形预存孔隙在应变加载过程中逐渐扩展，并出现新的微孔形核；缺陷在拉伸方向明显伸长，且裂纹沿最大剪应力面扩展。该原位实验清晰揭示了高温下应变主导的损伤机制，并表明断裂行为不仅源于预存缺陷，更与应变诱导的微孔演化及硬取向晶粒内的局部应力集中密切相关。

图4. 增材合金650 °C下拉伸损伤演化的原位及断后表征：(a) 加载过程中的同步辐射CT序列，以及断口形貌SEM分析；(b) 高温拉伸样品内两个缺陷的演化情况；(c) 各横截面的缺陷体积分数随至中心切片距离的变化。

最后，通过引入XGBoost-SHAP机器学习框架，定量揭示了增材IN718合金高温下微观特征与力学性能的复杂非线性关系。该模型基于九类微观结构特征(包括晶粒尺寸、晶界分布及孔隙率等)进行训练，在预测屈服强度、抗拉强度和延伸率方面表现出色(R² > 0.85)。SHAP分析表明，晶粒尺寸是影响强度的最关键因素，其贡献可通过Hall-Petch机制合理解释；同时，Σ3晶界对强度有显著正向贡献(20.5%)，而Σ7晶界则因容易成为裂纹源而带来负面影响。研究还发现孔隙率对屈服强度和延伸率的影响远高于对抗拉强度的影响，说明缺陷在不同变形阶段的作用机制存在差异。该机器学习模型不仅实现了高精度性能预测，更提供了清晰的物理可解释性，为通过微观组织调控优化高温性能提供了定量化、机制驱动的设计依据。

图5. 基于XGBoost模型的高温力学性能预测及基于SHAP的特征贡献分析: (a) 屈服强度 (YS), (b) 抗拉强度 (UTS), 和(c) 延伸率 (EL)。

本项研究通过系统优化激光粉末床熔融(L-PBF)制备Inconel 718 (IN718) 高温合金的工艺参数/窗口，结合高分辨原位同步辐射X射线断层扫描与可解释机器学习方法，深入揭示了其在650℃高温下的强化机制。研究确定了体积能量密度(VED)在47–60 J/mm³的优化窗口，可显著降低气孔率(<1%)并细化晶粒结构，使材料在高温下同时具备高强度(YS=1017 MPa, UTS=1184 MPa)和高延性(EL = 21.3%)。通过原位实验发现，高温损伤主要源于应变诱导的微孔形核，而非预存缺陷；同时，低Schmid因子的<111>取向晶粒可有效阻碍位错滑移，提升强度。采用XGBoost-SHAP模型进一步量化了微观特征对性能的影响，表明晶粒尺寸和Σ3晶界主导强度，而气孔率是延性的关键限制因素。该研究为增材制造高温合金的缺陷控制与晶界工程提供了理论基础与工艺参考，具有重要的工程应用价值。

论文引用

Han Zhang, Boyu Nie, Weijian Qian, Zhe Song, Yao Xiao, Bingqing Chen, Zijun Zhao, Nan Li, Changkui Liu, Chengli Dong, Shengchuan Wu*, High-temperature strengthening mechanisms of optimized L-PBF IN718 superalloys with interpretable machine learning, Additive Manufacturing, 2025, 110: 104958.

研究团队概况

近年来，吴圣川课题组研制了原位拉压、接触磨损、轴向/旋弯疲劳及超高温/极超低温/强腐蚀等先进结构内部损伤表征的系列原创装置，提出增材和焊接构件内部广域缺陷的准确辨识及量化表征技术，建立了应力-缺陷-寿命三参数K-T图，创立了基于先进光源的结构内部损伤原位表征方向，入选《中国力学2035发展战略》，基于高时空分辨的原位超高周疲劳试验技术被国家标准《超高周疲劳超声疲劳试验方法》确定为第三方验证方法之一，成果在Nature子刊、Acta Mater、Int J Fatigue等期刊发表，9篇入选ESI高被引论文，授权发明16件，出版了领域重要论著《材料疲劳损伤行为的先进光源表征技术》和《增材制造先进材料及结构完整性》，试验数据与模型被国际著名科研领军软件Thermo Fisher Scientific采纳，兼任Int J Fatigue编委及Tomo Mater Struct创刊编委，部分成果支撑了2022年中国质量技术一等奖（排名2）和2024年四川省科技进步一等奖（排名1）。

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