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学术活动

付华栋:数据驱动的高强高导铜合金成分设计与工艺优化

发布日期:2020-01-07

研究所定于2019年12月4日下午2:00,在我所K18-509会议室,举行学术交流会议,邀请北京科技大学付华栋副教授作学术报告《数据驱动的高强高导铜合金成分设计与工艺优化》。

热烈欢迎全体科研人员和研究生参加会议!


广东省材料与加工研究所科研管理部

2019年12月3日


个人简介:

付华栋,男,北京科技大学副教授。长期从事基于机器学习的金属材料成分设计与工艺优化、高温合金的控制凝固与控制成形、高强高导铜合金的短流程高效制备加工技术等研究工作。主持国家自然基金、国家重点研发计划项目子课题、北京市优秀人才项目等10余项,获得北京市科技新星、全国有色金属优秀青年科技奖、中国有色金属工业科学技术奖一等奖等科技奖励,发表SCI检索学术论文40余篇,获授权国家发明专利10余项。


报告简介:

冶金与材料工程领域合金设计目标参量复杂、制备加工工艺繁琐的特点导致该领域应用传统“试错法”设计合金成分和工艺周期长、经验依赖性强,研发合金过程中的盲目性会导致研发时间和成本的大量浪费。数据驱动的机器学习建模,可以较好地揭示合金成分-工艺-性能的内禀关系,实现新材料成分的理性设计与工艺的快速优化。本报告以高强高导铜合金为例,重点介绍应用数据驱动的机器学习方法在合金成分设计与工艺优化方面的探索性工作,包括:1)偏重效率的高强高导铜合金成分设计;2)偏重可解释性的高强高导铜合金成分设计;3)机器学习辅助高强高导铜合金制备工艺的快速优化。