Un gruppo di ricerca sui materiali composto dal NIMS e dall'Università di Nagoya ha progettato un nuovo programma di invecchiamento termico in due fasi (ovvero invecchiamento non isotermico o trattamento termico non convenzionale) in grado di fabbricare leghe di nichel-alluminio (Ni-Al) più resistenti alle alte temperature rispetto alle leghe Ni-Al fabbricate utilizzando i convenzionali processi di invecchiamento termico.
Ciò è stato ottenuto utilizzando tecniche di intelligenza artificiale (AI) per identificare diverse dozzine di diversi programmi di invecchiamento termico potenzialmente efficaci nell’aumentare la resistenza alle alte temperature delle leghe. I meccanismi alla base di questi programmi sono stati poi chiariti attraverso un’analisi dettagliata. Questi risultati suggeriscono che l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per generare nuove informazioni nella ricerca sui materiali.
Questa ricerca è stata pubblicata in Scientific Reports il 4 agosto 2023.
Le leghe Ni-Al sono composte da una microstruttura bifase γ/γ´ (gamma/gamma prime). Per aumentare la resistenza alle alte temperature di queste leghe è necessario ottimizzare sia le dimensioni che la frazione di volume della fase γ´ formata all'interno della lega durante il processo di invecchiamento termico. Questi due parametri sono determinati dalle condizioni in cui le leghe vengono invecchiate termicamente (ovvero, temperature utilizzate e periodi durante i quali vengono mantenute).
Esiste un numero enorme di possibili combinazioni temperatura-durata. Ad esempio, dividendo un processo di invecchiamento termico in 10 intervalli uguali con nove temperature di invecchiamento predeterminate si ottengono circa 3,5 miliardi di possibili combinazioni temperatura-durata. A causa di questo vasto numero di possibili combinazioni, gli sforzi precedenti per determinare i programmi ottimali di invecchiamento termico erano stati limitati all'utilizzo di temperature costanti.
Questo gruppo di ricerca in precedenza era riuscito a ridurre significativamente i tempi e i costi necessari per valutare queste combinazioni spostando il proprio approccio dagli esperimenti alle simulazioni computazionali. Tuttavia, il team ha ritenuto irrealistico simulare tutti i 3,5 miliardi di combinazioni.
Il gruppo di ricerca ha recentemente adottato un sistema Monte Carlo Tree Search (MCTS), un algoritmo di intelligenza artificiale in grado di razionalizzare un numero enorme di combinazioni potenziali in un numero minore di combinazioni ottimali. Utilizzando l'algoritmo MCTS, il team ha identificato 110 modelli di programma di invecchiamento termico in grado di produrre risultati migliori rispetto ai convenzionali processi di invecchiamento isotermico.
Inizialmente il team ha ritenuto che questi modelli fossero complicati e completamente diversi dall’invecchiamento isotermico convenzionale. Tuttavia, un'analisi dettagliata ha rivelato i meccanismi alla base di questi modelli:inizialmente l'invecchiamento di un campione ad alta temperatura per un breve periodo di tempo consente ai precipitati γ´ di crescere fino a raggiungere dimensioni quasi ottimali, e il successivo invecchiamento a bassa temperatura per un lungo periodo di tempo aumenta la loro frazione di volume evitando che diventino troppo grandi.
Sulla base di questa scoperta, il team ha progettato un programma di invecchiamento termico in due fasi:invecchiamento ad alta temperatura di breve durata per iniziare, seguito da invecchiamento a bassa temperatura di lunga durata. È stato dimostrato che questo programma produce leghe Ni-Al più resistenti alle alte temperature rispetto a quelle prodotte utilizzando uno qualsiasi dei modelli di invecchiamento termico identificati come efficaci dall'algoritmo AI.
Nella ricerca futura, il gruppo di ricerca spera di aumentare la resistenza alle alte temperature di superleghe più complesse a base di nichel già in uso pratico nelle turbine a gas utilizzando questa tecnica basata sull'intelligenza artificiale, migliorando così la loro efficienza.
Ulteriori informazioni: Vickey Nandal et al, Progettazione ispirata all'intelligenza artificiale dell'invecchiamento non isotermico per leghe Ni-Al a due fasi γ–γ′, Rapporti scientifici (2023). DOI:10.1038/s41598-023-39589-2
Informazioni sul giornale: Rapporti scientifici
Fornito dall'Istituto Nazionale per la Scienza dei Materiali
