中国团队研发的复杂合金创造屈服强度与拉伸塑性组合的新纪录
金属材料的高屈服强度与拉伸塑性对于其工程应用至关重要。目前仅少数超高强钢的块体屈服强度（σy）能够达到2 GPa水平，但它们在塑性变形过程中缺乏足够的加工硬化能力，导致其标准单轴拉伸试验中报道的均匀变形实际上是由局域变形带引起的锯齿塑性流变组成，并非真正的均匀延伸率（ɛu）。这些超高强钢，例如马氏体时效钢的均匀延伸率通常很低（例如ɛu~5%）。尽管经典的第二相强化机制能够有效地提升材料的屈服强度，但强化水平受限于合金中较低的第二相体积分数（常常<50 vol.%），并造成拉伸塑性急剧降低。因此，如何设计兼具屈服强度σy~2 GPa和均匀延伸率ɛu明显高于10%的合金，是材料科学领域面临的重大挑战。
针对上述挑战，西安交通大学金属材料强度全国重点实验室张金钰教授、马恩教授和孙军院士在前期成果（Acta Mater, 2022, 233: 117981；Scripta Mater, 2023, 222: 115058）的基础上，提出使用超高体积分数的金属间化合物析出相，即共格 L12纳米相和非共格低模量硬质塑性B2微米相，耦合强化FCC富铁复杂合金基体。为了实现室温超高强度-大均匀拉伸延性，该合金的设计思想是：i)以超高体积分数的具有高反相畴界能的共格L12纳米相并增加其强度，ii)引入高体积分数的低模量非共格B2微米相；一方面非共格界面比共格界面更加有效地阻碍位错运动以提高屈服强度，另一方面多种合金元素的引入降低B2的反相畴界能以增加其塑性，使这些颗粒作为位错存储单元提高加工硬化能力。
多主元合金的设计理念导致复杂合金拥有巨大的成分选择空间，这对基于传统的“试错法”设计高性能合金带来了前所未有的困难。为此，团队成员基于领域知识辅助的机器学习方法进行了成分筛选，通过高固溶度的轻元素Al和L12相反相畴界能提升最显著的元素Ta（而非元素Ti）协同合金化，获得了L12+B2双析出相强化Fe35Ni29Co21Al12Ta3（at.%）复杂合金，其L12纳米相（富Al、Ta）和B2微米相（富Al、贫Ta）的体积分数分别高达~67 vol.%与~15 vol.%，共格L12/FCC界面和非共格B2/FCC界面均能够与位错发生强烈的交互作用，不仅能够产生位错还能够存贮位错，特别是低模量B2微米相能够比（FCC+L12）基体存储更高密度的位错，显著提升了合金的加工硬化性能，从而提高其屈服/抗拉强度与拉伸延性，使得合金在室温下实现了前所未有的强度-塑性组合，明显优于迄今为止已报道的所有合金。团队提出的合金设计策略也为其他高性能合金设计提供了新思路。
该研究成果以“Machine-learning design of ductile FeNiCoAlTa alloys with high strength”（“机器学习设计具有高强度塑性的合金”）为题在线发表于《Nature》（《自然》）。
