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1.研究目标:
面向提升材料研发效率的需求,开展高通量金属材料开发系统的自动化设计与验证、基于高通量实验数据的智能分析和优化方法等研究,重点突破自动化实验设计、快速筛选评估技术,以及高效数据处理和机器学习算法应用等关键技术;通过自动化系统的设计与实现,为高效、精确的金属材料高效开发奠定技术基础。
2.研究内容:
(1)材料制备、显微组织和性能检测系统集成设计研究;
(2)材料开发系统管理软件开发研究;
(3)材料制备和测试过程数字孪生仿真研究;
(4)材料开发系统数据管理与分析系统开发研究。
3.技术指标:
(1)系统各部分自动化程度超过80%;
(2)软件功能完整,全面支持材料制备、样品制备和测试序列的自动调度和控制;测试100次开关运行无故障;
(3)数据管理与分析系统包含数据管理,数据存储,数据挖掘及机器学习等模块。
4.成果形式:
(1)高通量金属材料开发系统样机;
(2)工作总结报告、技术总结报告、专题研究报告、测试报告等;
(3)论文、专利、软著、标准等。