重要信息
官网：https://ais.cn/u/UjmQBf
时间：2026年1月9-11日
地点：中国-大连
征稿主题
一、材料科学与智能制造的融合背景
材料科学作为工程领域的核心学科，支撑着航空航天、新能源、高端装备等关键产业的发展；智能制造则以数字化、智能化技术为核心，推动传统制造业的转型升级。两者的深度融合，是解决材料研发周期长、成本高、性能优化难等问题的关键路径，也是 MSIM 2026 会议聚焦的核心方向之一。
在智能制造技术体系中，数据驱动的材料研发、智能检测与性能预测、工艺参数优化等方向，正成为材料科学领域的研究热点。本文将从技术原理、实践方法等维度，解析材料科学与智能制造融合的核心知识点，并结合 Python 代码实现关键算法落地。
二、核心技术方向及知识点解析
2.1 材料性能的机器学习预测模型
材料性能（如强度、导电性、热稳定性）的预测是材料研发的核心环节。传统实验方法耗时耗力，而基于机器学习的预测模型可通过历史数据快速构建性能与成分、工艺参数的关联关系。
2.1.1 关键特征与数据维度
材料性能预测的核心是特征工程，典型特征维度如下表所示：
| 特征类别 | 具体特征示例 | 数据类型 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 成分特征 | 元素占比、原子序数、电负性 | 数值型 | 合金 / 陶瓷材料性能预测 |
| 工艺特征 | 烧结温度、保温时间、冷却速率 | 数值型 | 材料成型工艺优化 |
| 微观结构特征 | 晶粒尺寸、孔隙率、相组成 | 数值型 / 分类型 | 材料力学性能预测 |
| 环境特征 | 温度、湿度、压力 | 数值型 | 材料服役性能预测 |
2.1.2 Python 实现材料性能预测（以随机森林为例）
以下代码基于公开的材料性能数据集，实现材料抗拉强度的预测，涵盖数据预处理、模型训练、评估全流程：
python
运行
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score # 1. 数据加载与预处理（模拟材料性能数据集） # 构建模拟数据集：成分占比、工艺参数 -> 抗拉强度（MPa） np.random.seed(42) data_size = 1000 df = pd.DataFrame({ 'element_C': np.random.uniform(0.01, 0.5, data_size), # 碳元素占比 'element_Si': np.random.uniform(0.005, 0.3, data_size), # 硅元素占比 'sinter_temp': np.random.uniform(800, 1200, data_size), # 烧结温度(℃) 'hold_time': np.random.uniform(1, 6, data_size), # 保温时间(h) 'tensile_strength': # 抗拉强度（目标值，基于特征构建关联） 200 + 500*df['element_C'] - 100*df['element_Si'] + 0.2*df['sinter_temp'] - 5*df['hold_time'] + np.random.normal(0, 10, data_size) }) # 缺失值处理 df = df.fillna(df.mean()) # 特征与目标值分离 X = df.drop('tensile_strength', axis=1) y = df['tensile_strength'] # 2. 数据标准化与划分 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) # 3. 模型训练 rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) rf_model.fit(X_train, y_train) # 4. 模型评估 y_pred = rf_model.predict(X_test) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f"平均绝对误差（MAE）：{mae:.2f} MPa") print(f"决定系数（R²）：{r2:.2f}") # 5. 特征重要性分析 feature_importance = pd.DataFrame({ '特征': X.columns, '重要性': rf_model.feature_importances_ }).sort_values('重要性', ascending=False) print("\n特征重要性排序：") print(feature_importance)2.2 智能制造中的材料工艺参数优化
材料加工工艺（如 3D 打印、锻造、热处理）的参数优化，是智能制造提升材料成品率和性能的核心环节。常用方法包括遗传算法、粒子群优化等智能优化算法。
2.2.1 遗传算法优化 3D 打印工艺参数
以下代码实现基于遗传算法的 3D 打印工艺参数（打印温度、打印速度、层厚）优化，目标是最大化材料致密度：
python
运行
import numpy as np from deap import base, creator, tools, algorithms # 1. 定义优化目标（最大化致密度） creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 2. 定义参数范围 # 参数：[打印温度(℃), 打印速度(mm/s), 层厚(mm)] param_bounds = [ (180, 250), # 打印温度范围 (20, 80), # 打印速度范围 (0.05, 0.2) # 层厚范围 ] # 3. 初始化种群 toolbox = base.Toolbox() # 实数编码初始化个体 toolbox.register("attr_temp", np.random.uniform, param_bounds[0][0], param_bounds[0][1]) toolbox.register("attr_speed", np.random.uniform, param_bounds[1][0], param_bounds[1][1]) toolbox.register("attr_layer", np.random.uniform, param_bounds[2][0], param_bounds[2][1]) toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.attr_temp, toolbox.attr_speed, toolbox.attr_layer), n=1) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) # 4. 定义适应度函数（模拟致密度计算） def density_fitness(individual): temp, speed, layer = individual # 模拟致密度公式：综合工艺参数的非线性关联 density = 90 + 0.1*(temp - 210) - 0.05*(speed - 50)**2 - 100*(layer - 0.1)**2 # 限制致密度范围0-100% density = np.clip(density, 0, 100) return (density,) toolbox.register("evaluate", density_fitness) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) # 交叉操作 toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=5, indpb=0.2) # 变异操作 toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 选择操作 # 5. 初始化种群并运行遗传算法 pop = toolbox.population(n=50) # 种群大小 hof = tools.HallOfFame(1) # 保存最优个体 stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("std", np.std) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) # 运行算法 pop, log = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.7, mutpb=0.2, ngen=50, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True) # 输出最优参数 best_params = hof[0] best_density = density_fitness(best_params)[0] print(f"\n最优工艺参数：") print(f"打印温度：{best_params[0]:.2f} ℃") print(f"打印速度：{best_params[1]:.2f} mm/s") print(f"层厚：{best_params[2]:.2f} mm") print(f"最优致密度：{best_density:.2f} %")三、技术挑战与发展趋势
3.1 现存技术挑战
- 数据壁垒：材料研发数据分散、格式不统一，缺乏标准化的数据集，导致机器学习模型泛化能力不足；
- 多尺度建模难度：材料从原子尺度到宏观性能的跨尺度关联建模，尚未形成成熟的算法体系；
- 实时性要求：智能制造产线中，材料性能检测与工艺调整需毫秒级响应，现有算法效率有待提升；
- 不确定性因素：材料服役环境的复杂多变，导致预测模型的鲁棒性难以满足工业需求。
3.2 未来发展趋势
- 多模态数据融合：整合实验数据、仿真数据、文本数据（如文献），提升模型的全面性；
- 轻量化 AI 算法：针对工业端边设备，开发轻量化机器学习模型，满足实时性需求；
- 数字孪生驱动：构建材料 - 工艺 - 性能的数字孪生体，实现全生命周期的智能调控；
- 自主智能研发：结合强化学习，实现材料配方、工艺、性能优化的端到端自主决策。
四、总结
材料科学与智能制造的融合，是新一代工业技术升级的核心方向。通过机器学习、智能优化算法等技术，可有效解决材料研发周期长、工艺优化难等痛点。未来需突破数据、算法、硬件的协同瓶颈，推动从 “经验驱动” 到 “数据驱动” 的材料研发与制造模式变革，这也是 MSIM 2026 会议所关注的核心议题，为全球材料领域研究者和工程师提供了技术创新的方向。
五、国际交流与合作机会
作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。
