Создание более прочных и вязких конструкционных металлов, таких как сталь, требует перебора огромного числа режимов обработки. Даже при одинаковом составе сплава термообработка сильно меняет микроструктуру - внутреннее строение материала - и его механические свойства. Автоматизация помогла бы находить оптимальные условия эффективнее, но опыты с объёмными металлическими образцами трудно автоматизировать: нужно перемещать твёрдые образцы и объединять крупное специализированное оборудование.

Команда исследователей под руководством Юлина Се, Саяки Секиды и Горо Миямото из Института материаловедения Университета Тохоку вместе с Тадаси Фурухарой (ранее в том же институте, теперь в Национальном институте материаловедения, NIMS) и компанией TsubameLab разработала автоматизированную экспериментальную систему. Она объединяет термообработку, анализ структуры и механические испытания объёмных металлов. Работа опубликована в журнале Science and Technology of Advanced Materials: Methods.

Автоматизация опытов с объёмными конструкционными металлами сложнее, чем с жидкостями, порошками или тонкими плёнками: твёрдый образец нужно надёжно транспортировать, позиционировать, нагревать, исследовать и механически испытывать. Учёные преодолели эти трудности, создав специальные инструменты для обращения с образцами и объединив отдельные приборы под единым компьютерным управлением.

Система включает индукционную печь, рентгеновский дифрактометр (XRD - прибор, который определяет структуру материала по рассеянию рентгеновских лучей) и машину для микроударных испытаний. Роботизированная рука автоматически переносит образцы между этапами. На новой платформе команда провела автоматические эксперименты по одно- и двухступенчатому отпуску (вид термообработки) промышленной низколегированной стали JIS SCM435H. Без учёта самого времени нагрева полный цикл - перемещение образца, измерение XRD, механические испытания и возврат образца - занимает около 800 секунд на один образец.

Система оценивает механические свойства с точностью, сопоставимой с обычными ручными измерениями, но выполняет всю последовательность более чем в 10 раз быстрее. Кроме того, она одновременно собирает данные о режиме обработки, структуре и свойствах. Такие наборы данных необходимы для применения искусственного интеллекта в разработке материалов. Исследователи также встроили инструмент оптимизации на основе ИИ в систему NIMO (NIMS Orchestration System) и продемонстрировали автоматическую оптимизацию параметров управления печью, заложив технологическую основу для будущего замкнутого поиска материалов.

В перспективе автономная система будет анализировать результаты каждого опыта и предлагать следующие условия термообработки. Платформа автоматически выполнит предложенный режим, охарактеризует структуру и свойства и вернёт новые данные ИИ. Повторение такого цикла позволит эффективно находить перспективные режимы среди огромного числа возможностей.

"Эта работа показывает, что весь экспериментальный процесс можно автоматизировать даже для сложных объёмных конструкционных металлических материалов, - сказал Миямото. - Объединив платформу с ИИ, который предлагает следующие условия эксперимента, мы стремимся ускорить автономное открытие инновационных маршрутов обработки и конструкционных материалов".

Разработка - важный шаг к автономным лабораториям для конструкционных металлов. Быстрое получение данных о связи "обработка - структура - свойства" может заметно расширить диапазон исследуемых режимов термообработки и ускорить создание передовых металлических материалов.

Источник: Phys.org