RMR 综述荐读｜阮莹教授团队：Ti–Al–Zr 合金熔体电磁与热物性的主动学习预测

本文是一篇关于西北工业大学阮莹教授团队在《Review of Materials Research》上发表的综述文章。背景方面，文章指出高温合金熔体的热物性与电磁物性是铸造、增材制造等工艺模拟的关键参数，但实验获取困难，尤其在多元合金体系中数据稀缺。研究目的方面，该综述旨在系统总结主动学习与数据驱动建模方法，以解决Ti–Al–Zr等合金熔体物性在数据稀缺条件下的高精度预测问题。结论方面，文章展示了主动学习通过自适应采样、平衡成本与精度，能有效预测熔体电导率等物性，捕捉成分与温度的耦合影响，具备良好泛化能力，为复杂合金体系提供了可推广的建模范式，对材料计算与先进制造研究具有方法论参考和直接指导意义。