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  2. 前沿 | “NASA材料基因工程2040規劃”研究與思考
    2021-08-13 13:57:10 作者:中冶有色技術平臺 來源:中冶有色技術平臺 分享至:

    摘 要
     

    材料基因工程的實施是材料科學和工程應用發展的新趨勢。在航空航天領域,大數據計算、集成計算材料工程以及材料多尺度建模和模擬設計等大大促進了航天器零部件及系統的快速發展。文章對“NASA材料基因工程2040規劃”中計算體系建設的目的、功能及共同主題進行闡述,并概述了我國材料基因工程的實施及發展情況,將材料基因工程理念延伸至航天材料的研制,倡導航天材料基因工程,針對航天材料基因工程總體方向、核心技術、發展路線提出思考,旨在對我國航天材料的發展提供借鑒。

      關鍵詞:材料基因工程;NASA 2040規劃;航天材料

    引 言

    材料顯微組織及其中的原子排序決定材料的性能,就像人體細胞里的基因排列決定人體機能一樣。美國在2011年6月提出“材料基因組計劃”(Materials Genome Initiative),其核心是利用正在發展的高通量計算、高通量試驗、大數據信息技術,尋找和建立材料從原子排列到微觀組織形成直到材料性能與壽命之間的關系。材料基因技術建立的初衷是為解決軍工領域新材料從開發到成熟應用周期跨度長(一般10~20年)、開發成本高的瓶頸,早期識別材料失效模式和性能局限,建立國防領域對高性能關鍵材料快速開發、可靠性應用的研發體系。

    傳統的軍工材料研發與應用模式主要是以實驗為主的“試錯法”,周期長、效率低。隨著大數據計算技術的發展,大部分材料的設計與性能評價可通過計算工具完成,不僅能深入理解材料的細節,也能逐步替代重復試驗,減少對物理實驗的依賴,從而加快材料研發與應用進程。大數據計算技術已在鋰離子電池材料、光電材料、新型信息存儲材料等領域得到成功應用,并逐步在各大工程領域推廣。

    2018年,NASA發布《2040愿景:材料體系多尺度模擬仿真與集成路徑》(Vision 2040:a roadmapfor integrated,multiscale modeling and simulation ofmaterials and systems),該項規劃(以下簡稱NASA材料基因計算體系)是NASA針對材料基因計算的有效分解和具體行動路徑。

    本文對“NASA材料基因工程2040規劃”中計算體系建設的目的、功能及關鍵技術進行闡述,并總結我國材料基因工程的實施及發展情況,倡導將材料基因工程理念延伸至航天材料的研制,針對航天材料基因工程總體方向、核心技術、發展路線提出思考,旨在對我國航天材料的發展提供借鑒。

    01  構建材料基因計算體系的目的和愿景

    NASA材料基因計算體系是基于過去10年所發展起來的高速計算方法、新材料表征測試技術以及近期發展的集成計算材料工程(integrated computational materials engineering,ICME)而提出的,將從體系和基礎設施2個方面整體推進,打通材料到制造體系全鏈條模型和計算技術,實現利用材料計算化學驅動航天器部組件先進制造技術發展的總體目標,創建航天器產品-加工-材料體系并行設計、快速開發流程(參見圖1)。

    圖 1 航天器產品-加工-材料體系并行設計快速開發流程

    NASA在項目支持下研究結構載荷材料多尺度模型對加快系統研發速度和降低成本所能起到的作用,以期利用結構材料基因計算協同解決:1)通過模型引導材料設計(例如復合基體、晶粒尺寸、編織結構);2)依靠多尺度模擬計算預測材料設計對產品機械性能和可靠性的影響,優化工藝模型以獲得微結構、納米結構工藝設計等先進制造工藝參數;3)采用材料大數據處理以完成材料健壯性設計。

    該研究院網站消息顯示,加盟南大后,帥克將與去年從芝加哥大學辭去終身正教授、全職回國加盟南大的林安寧院長一起,致力于將研究院建成國際一流生物醫學研究中心。

    該項目實施過程中,基于大量的調研研討、實際試驗,由450名研究者共同總結出為打破材料科學和工程應用的鏈條需要協同發展的9大要素,即:計算模型和理論方法;多尺度測試表征工具和方法;優化和優化方法;決策與不確定度量化及管理;驗證與確認;數據信息與可視化;工作流程和組織框架;教育培訓;計算基礎設施。《規劃》分別對各要素的定義、包含的技術、2040年欲實現的目標、目前技術差距、發展建議措施以及要素之間關系進行闡述。隨著計算技術的發展,預計到2040年,9大要素將從分散的技術發展狀態發展成協調一體的綜合計算技術能力,如圖2所示。


    圖 2 NASA材料基因計算體系9大要素集成愿景

    NASA預測未來通過9個要素協同環境的建設,新數據、數據分享、數據分析工具、先進建模能力、有效的協作能力、通用化標準方法將成為未來航天領域快速設計、低成本高效率制造的重要基礎。預計2040年將實現5個主旨目標(見表1)。


    02  NASA材料基因計算體系的功能及主題

    提升材料數據應用效率和計算設計工作能力

    據調查,在美國材料數據中有40%的數據在一次性使用后即被丟棄。而通過材料基因計算體系建設,將確保數據不會丟失,并可自動淘汰重復或不確定的數據。該體系將通過免費共享數據資源,節省百萬美元測試評價費用,并通過數據模擬計算實現材料的快速更新。

    聯盟化的信息操作體系結構和數據系統

    NASA計算中心將利用可互操作的數據格式、文本、標準、協議,實現地域性分散的數據報告,包括公共和私有數據資源的互通應用。聯盟化的信息操作體系將涵蓋學術界、政府機構、企業、專業協會/貿易組織以及國家實驗室等多項數據源(圖3),進行融合互通應用


    圖 3 數據聯盟比例

    提高工程投入回報率

    不正確的材料數據及不合格的材料或系統模型極大影響政府機構和企業對計算工程工具進行重大投資的有效性。通過建立協作化的生態系統,提供可追溯、可預測的數據信息,提供已被證實或被驗證的數據模型,以及可靠的時間和空間轉化鏈接工具,從而實現精準設計制造需要的全鏈條式信息源的提供,提高投入回報率。

    集成型“智能”測試

    利用杠桿模型和模擬計算,多目標優化方法與試驗測試集成,形成“智能”測試系統。這有利于減少物理性的測試量,以節約成本和時間。

    多學科集成合作環境

    通過體系建設,利用所建立的政策、組織、文化以及技術形成交叉工業體系模式,從而提升美國工程制造水平和競爭力。

    大幅度擴大設計空間和制造能力

    運用先進的多尺度優化方法,包括概率論、制備路徑依存優化等,模擬材料本征性能和工藝產品性能,進行結構優化,提升設計空間和制造能力。

    快速實現新設計應用

    通過模型優化和計算能力的提升,實現從產品設計到制造、功能驗證的一體化發展,促進新設計快速應用轉化。

    培育高水平技術人員隊伍

    通過集成式的體系建設,技術人員在跨學科領域得到全面培養,設計仿真計算人員能夠深入結合材料基礎、工藝基礎,依靠大數據應用,構建更為復雜的多尺度、跨尺度結構模型,材料設計、研發、應用技術人員可使用更為科學的計算技術實現材料到系統設計的快速革新。

    10項主題
     

    數據處理

    數據處理主要依靠數據的捕獲、存儲、分類,以及材料數據和數據元跟蹤挖掘能力,涉及收集模式、體系化數據結構、原始數據處理與應用等。

     

    數據分析和可視化

    數據分析和可視化是體現分析和表現數據的能力,涉及數據抓取和處理,人工智能,機器學習,以及不確定度量化。


    信息分享和再利用

    信息分享和再利用關注的是內部系統在產品發展的壽命周期內所獲得的并可運用的數據信息和信息流,涉及信息安全性和信息可利用性。

     

    跨學科合作

    跨學科合作要構建符合各行業,包括工業、政府、學術等領域專家、技術人員等的綜合利益。利用航天領域應用背景將目前分散的設計、計算、材料等組織聯合構建形成合作平臺。

     

    制度機制

    通過打破政府、學術、工業等不同領域傳統的文化、組織標準以及政策,逐漸融合從公司到大學的乃至人員隊伍的可操作的制度和運行機制。

     

    商業案例

    利用典型的應用案例,通過經濟分析獲得商業投資回報率。

     

    可測量和計算的效益

    可測量和計算的效益包括計算速度、計算復雜性、多維需求滿足性。主要包括復雜計算模型和計算方法的開發。

     

    聯動與集成

    聯動和集成主要指非人工的集成,通過自動化方式處理復雜的模型、工具、設備、數據流和時空尺度,完成帶隙兼容、集成和數據融合。

     

    輸入輸出置信度和可靠性

    輸入輸出置信度和可靠性包含質量信息、變量要素、邊界約束條件、不確定度等要素,以及通過模擬、工具和操作系統輸出數據的準確性和魯棒性。

     

    材料和結構行為

    通過對材料、結構和工藝的有效認知,增強對材料性能與物理特征之間關系的科學理解,涉及測試表征、模擬響應、機理行為和制造環境。

    綜上所述,基于8項功能和10項主題,NASA構建的材料基因計算體系將在易實現性、高適應性、可互操作性、健壯性、可追溯性以及友好性方面大大提升航天材料設計與制造能力。

    02  我國材料基因工程發展情況

    2011年7月,中國工程院和中國科學院分別召開“材料基因組”研討會,12月召開“材料科學系統工程”香山科學會議;2012年12月和2013年3月,中國工程院和中國科學院分別啟動“材料基因組計劃”重大咨詢項目;2014年10月中國科學院向國務院報送《實施材料基因組計劃,推進我國高端制造業材料發展》的咨詢建議;2015年2月,中國工程院向國務院報送《中國版材料基因組計劃》的咨詢建議。2016年,依據國務院《中國制造2025》、科技部《國家關鍵技術研究報告》、中國工程院《材料系統工程發展戰略研究——中國版材料基因組計劃咨詢報告》,國家發展和改革委員會、教育部、工業與信息化部、中國科學院、中國工程院等聯合編制《材料基因工程關鍵技術和支撐平臺重點專項實施方案》,全面啟動“材料基因組研究”專項研究計劃,先后確定30余個重點研發方向。

    我國材料基因組計劃的目標是:融合高通量計算理論、高通量表征和制備技術、專用材料數據庫3大技術,變革材料研發理念和模式,實現新材料研發由“經驗指導實驗”的傳統模式向“理論預測+實驗驗證”的新模式轉變;提升工程材料研發效率,降低研發成本,突破關鍵材料核心技術,促進高端制造業和高新技術的發展,為實現“中國制造2025”做出貢獻。目前主要技術領域集中在以下3個方面:

    多尺度集成化高通量計算模型、算法和軟件

    研究高通量多尺度材料模擬的建模方法,開發適用于高通量計算的高置信度和協同多尺度模擬算法,包括大尺度體系電子結構算法、多尺度動力學算法、電子-聲子-離子協同輸運算法、微觀-介觀-宏觀耦合算法等,發展以第一性原理為基礎的量子力學-熱力學-動力學-宏觀力學高通量集成算法理論和軟件。

    材料性能的多場耦合與跨尺度關聯評價技術

    研究多物理化學場耦合環境作用下工程結構材料微缺陷和損傷時空尺度演化的測試與模擬技術,建立多場耦合條件下材料微損傷演化跨時空尺度關聯的高通量評價實驗技術,獲取材料損傷演化物理圖像和規律,掌握工程結構材料與多物理化學場交互作用及耦合機理,建立材料損傷演化與破壞行為的多時空尺度理論模型。

    材料基因工程專用數據庫和材料大數據技術

    以支撐材料基因工程研究為目標,開展多層次跨尺度材料設計、高通量實驗驗證與表征專用數據庫架構研究;開展材料復雜異構數據整合、管理與共享計算研究和標準規范建設,研發高通量計算、高通量實驗與表征數據的高效處理與加工技術;運用云計算、大數據和機器學習等先進技術,開展多尺度材料計算與實驗數據的關聯分析、材料組織結構的高精度圖像處理、非結構化數據挖掘等研究,建成材料基因工程技術專用數據。

    03  航天材料基因工程促進我國航天器發展的思考

    未來航天器發展和新技術挑戰將對材料提出更高的要求。多星發射、軌道機動和深空探測飛行、可長時間在軌工作、可重復使用天地往返技術、高載荷輕量化技術、結構功能一體化需求,均將對材料提出更為嚴苛的挑戰。把材料基因工程的理念納入到航天材料研制全流程,根據航天器研制要求,提出航天材料的基本性能需求,利用高通量計算技術、高通量制備與表征技術和基于數據庫的大數據技術,將極大加快材料研發速度,提高航天材料設計的成功率,降低航天器研制成本,并實現向航天器制造領域有效應用轉化;打破航天材料傳統的“設計→制備→評價→選用”循環試錯來積累經驗的模式,為宇航工程提供物資保障與技術支持。當前主要工作包括以下3個方面:

    01建立航天器從選材、設計到制造的數據流

    航天器從設計選材到制造,主要是通過獲取材料典型性能數據開展。目前,由于數據信息系統建設較晚,設計環節對材料基礎數據和工程應用數據關注度有限,制造過程的數據信息對設計選材階段的反饋不足,綜合導致現階段材料技術數據信息和數據流尚未形成。

    加快建設和補充航天材料基礎數據信息流,構建航天材料基因大數據庫,將是未來迎接人工智能、大數據服務等先進技術應用革新的基礎保障。同時應注意到發展航天材料基因工程所涉及的數據、知識及工具必將超出航天工程部門使命,故需要協調一致的頂層設計或國家戰略來實現調動航天管理部門、航天院所、高校、研究機構以及其他具有獨特資源(實驗設備、表征儀器、軟件及工具等)的機構共同開發,協同攻關。

    02聯合國內研究隊伍開展基于航天應用典型領域計算技術研究

    國內多家研究機構已開展基于特定應用領域需求的材料基因計算技術,包括失效模式識別、新材料開發與快速應用、材料多維服役環境演變機理等研究工作。航天院所可以在結構、功能材料等領域先行啟動預先研究,建立合作平臺,積極促進材料和設計特殊模型的驗證,這對于各行各業材料模擬仿真能力的提升非常有價值。同時應倡導系統、模型及材料體系的并行設計,支持材料基礎研究及開發,改進材料模型,包括第一性原理、分子動力學(蒙特卡羅模型)以及密度泛函理論;改進低維及小尺寸測量技術及原位測量技術;改進多軸荷載及多維應力環境下的表征技術,逐步構建多維服役環境計算模型和計算工具;促進計算材料科學、模擬設計技術以及表征技術的快速發展。

    03構建聯合試驗平臺,促進涵蓋空間環境測試能力的高通量測試與計算平臺發展

    在特定應用領域打通材料測試和計算服務局域網,研究可服務于材料基因計算的空間服役場條件材料微觀測試科學裝置、高通量數據信息收集,應用于計算服務平臺建設。NASA 將材料基因計算體系定為其顛覆性的基礎設施建設。該項設施需要通過多領域、多要素的聯合,構建能夠改變未來游戲規則的新體系,以迎接未來航天任務快速發展需求。特別是縮短新材料研發和應用可靠性驗證周期和降低測試確認成本,在短期內研發出應用成熟度高的新材料。我國在該領域與國外差距較大,但是基礎科學研究在近年已得到快速發展,相關設施基礎建設水平逐步與國際持平。未來如何結合特定工程應用背景實現材料計算服務業將成為“工業制造2025”的核心競爭力。

    結束語

    “NASA材料基因工程2040規劃”預測了未來材料工程的新體系、新技術,以及長期研究方向,對于中國航天材料基因工程具有參考借鑒意義。同時,須意識到顛覆性技術的出現以及法律和資金環境的變化需要定期評估和修訂,以保證體系的實效性。

    我國在材料基因工程方面的布局及規劃正與時俱進,尤其航天材料基因工程在建設航天強國進程中具備巨大的潛力。目前,我國公開擁有P級計算能力的若干超算中心在材料基因工程計算領域開展了大量的基礎研究和示范性應用。預計未來5年,材料基因計算技術將聯合各大工程領域,協同開展應用示范,提升我國基礎材料和制造業的競爭能力。期待在政府、企業以及科學界的投入及支持下,頂層規劃,縝密布局,有效實施,打破航天材料傳統研發模式,為宇航材料基因工程的實施提供強大的技術支持與裝備保障。筆者從總體上提出如下建議:

    1)航天院所可設立專門的研究項目,組成協會,創建專家庫,定期研討、分析關鍵技術空白,解決各項挑戰,同時促進宇航材料基因發展路線圖、數據庫、軟件以及基礎設施的開發。

    2)航天部門可利用其先進技術牽引的角色,在政府、行業和學術界創造、傳播和維護材料及系統的知識及信息,協同其他部門產生更大體量更多樣化的數據。航天院所應支持工具開發,支持軟件規范化,便于自己及其合作伙伴獲取、使用和保存材料數據,以增強材料數據的再現性、可重用性,并允許深入分析和可視化,促進數據庫和模型得到廣泛使用,鼓勵研究人員將人工智能應用于材料數據庫,以利產生新的發現和洞見。
     

    MatAi持續面向2035的新材料戰略,并已成功實現了企業級應用。MatAi將大力推進材料基因工程、建設材料數字化研發平臺、推動材料基因工程加速融入新材料的研發、設計、制造和應用全生命周期,縮短新材料研發周期,降低研發成本。加強新材料資源共享平臺建設,對新材料產品、企業、資金項目、成果獎勵、學術文獻、標準、專利、專家等海量數據資源進行匯總加工,從而構建新材料行業知識服務系統。

    MatAi產品以材料基因工程技術為框架,融合材料信息學、數據挖掘、機器學習及人工智能技術,加速新材料的研發與篩選,助力高新技術企業與科研機構,以低門檻、簡易操作、高效率運用材料大數據技術進行材料設計、篩選與發現

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