戰機革命！AI輔助研發「高溫記憶合金」將改變航太產業

在航太領域，高溫形狀記憶合金(HTSMAs)的應用長期受到高成本限制，這類能在加熱後恢復原形的特殊材料，往往需要新增昂貴元素才能在極端環境下運作。美國德州農工大學的最新研究，正透過人工智慧改變這個局面。

以F/A-18戰機為例，現行艦載機的機翼折疊系統採用笨重的機械結構。若能改用更輕巧的智慧合金，不僅能減輕機體重量，還能提升作戰效率——讓更多戰機在更短時間內完成起降準備，同時降低能源消耗。

這項刊登於《Acta Materialia》期刊的突破性研究，結合AI演演算法與高通量實驗技術，大幅加速新材料開發程序。研究團隊由材料科學系主任Ibrahim Karaman教授與Raymundo Arroyave教授共同領導，他們開發的資料驅動方法，正在改寫功能合金的設計規則。

「透過資料與物理模型引導的定向探索，我們能跳脫傳統試錯法，開發出效能更優異的合金。」Karaman教授強調。Arroyave教授補充：「這項成果驗證了我們多年來建構的先進合金開發框架確實可行。」

傳統金屬研發就像大海撈針——科學家必須測試數千種配方，即便僅調整0.1%的元素比例，都可能徹底改變材料特性。為突破此困境，研究團隊匯入「批次貝葉斯最佳化」(BBO)框架，讓機器學習與實驗資料形成正向迴圈，精準鎖定最具潛力的合金組合。

「這些運算工具不僅加快發現速度，更重塑整個研發模式。」材料科學博士生Sina Hossein Zadeh指出。目前團隊專注於銅-鉿合金系統，重點提升形狀記憶效應與相變溫度，未來將擴充套件至更多元素組合，並預測變形應變等關鍵效能指標。

正如研究員Broucek所言：「下一階段要開發能同時滿足相變溫度與實用變形量的合金，這才是航太與能源應用的決勝關鍵。」這項技術突破，預示著功能材料設計將進入更智慧、更經濟的新紀元。

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