[发明专利]高通量样品制备设备及数据驱动的铝合金成分设计方法

权利要求书

1.一种高通量样品制备设备，其特征在于，包括基片和基片梯度控温系统，所述基片梯度控温系统用于快速在基片表面形成特定方向上的稳定温度梯度以对共沉积过程中基片表面的微小区域进行温度控制，所述基片梯度控温系统包括导热板、加热棒、冷却水道、多路输出功率可控电源、第一循环水箱和第二循环水箱，其中：

导热板，用于导热；

基片，承载于所述导热板上；

多根长条形加热棒，贴附于所述导热板的背面，每根加热棒沿第一方向延伸，所有加热棒沿第二方向并排分布，第一方向与第二方向垂直，其中，加热棒的数量至少5根，所有加热棒等间距并排分布；

多路输出功率可控电源，与每根加热棒连接以独立控制每根加热棒的加热功率；

多个冷却水道，贴附于所述导热板的周边并环绕所有长条形加热棒，其中，冷却水道的数量为4，其中2个水管沿第一方向分布于加热棒两侧、另外中2个水管沿第二方向分布于加热棒两侧；

第一循环水箱，与沿第一方向分布于加热棒两侧的冷却水道相连通；

第二循环水箱，与沿第二方向分布于加热棒两侧的冷却水道相连通，且第一循环水箱和第二循环水箱相互独立。

2.一种数据驱动的铝合金成分设计方法，其特征在于，包括：

利用权利要求1所述的高通量样品制备设备制备高通量铝合金样品，其中，将基片均分为大量的微区，在制备期间，通过调整所述高通量样品制备设备中的各沉积源与基片的相对角度及位置以使基片不同微区中所形成的铝合金合金成分不同，并通过调节加热棒功率、循环水箱工作温度和循环水流速使基片具有梯度温度分布；

表征分析各微区所形成铝合金的合金成分和性能参数，建立数据库，所述数据库中包括每个微区中的样品的合金成分、对应的制备参数以及对应的性能参数；

获取所述数据库中的样本，以合金成分和制备参数作为输入、以对应的性能参数为输出训练人工神经网络模型；

采用遗传算法智能寻优，以铝合金的合金成分与制备参数作为种群个体，以目标性能为寻优目标，调用训练好的人工神经网络模型获取不同合金成分与制备参数下的性能参数并计算对应的个体适应度，经过遗传进化后输出个体适应度满足要求的合金成分与制备参数。

3.如权利要求2所述的铝合金成分设计方法，其特征在于，在制备铝合金样品之前，将高通量样品制备设备的三维模型导入有限元模拟软件进行传热有限元模拟，并根据控温试验中所采集的实际温度分布校准模拟参数，使传热有限元模拟结果趋近实际温度分布；利用校准后的有限元模拟模型进行大量的模拟并对结果进行分析，获取大量不同温度梯度与各加热棒功率、各循环水箱工作温度及循环水流速的对应关系，作为基片梯度控温系统的参数调控依据。

4.如权利要求2所述的铝合金成分设计方法，其特征在于，铝合金样品的制备至少包括有沉积、固溶处理和时效处理，其中，固溶处理和时效处理调成梯度温度分布，固溶处理的加热梯度温度分布范围为350℃-550℃，时效处理的加热梯度温度分布范围为50℃-250℃。

5.如权利要求2所述的铝合金成分设计方法，其特征在于，所制备的为Al-Zn-Mg-Cu铝合金样品，其中，铝元素的质量占比范围为80％-95％，锌元素的质量占比范围为3％-10％，镁元素的质量占比范围为0.5％-5％，铜元素的质量占比范围为0.5％-5％，锡元素的质量占比范围为0.1％-2％。

6.如权利要求5所述的铝合金成分设计方法，其特征在于，铝合金样品的性能参数至少包括硬度、弹性模量、电导率和MgZn₂析出相体积分数。

7.如权利要求5所述的铝合金成分设计方法，其特征在于，利用遗传算法智能寻优时，用于计算个体适应度的适应度函数为Q＝f(△x,△d,△q)，其中，△x为MgZn₂析出相体积分数偏差，△d为电导率偏差，△q为其余性能偏差。

8.如权利要求7所述的铝合金成分设计方法，其特征在于，在适应度函数中，MgZn₂析出相体积分数偏差的权重为33％～37％，电导率偏差的权重为33％～37％，其余性能参数偏差的权重共占26％～34％。