模锻成形是制造航空装备用关键铝合金构件的重要工艺。在模锻过程中，需要实现铝合金构件形状尺寸、显微组织和力学性能的精准协同调控，以满足大型复杂航空构件在组织性能均匀性和质量批次稳定性方面的严格要求。然而，构件形状尺寸复杂、模锻成形过程中多物理场和多工艺参数耦合作用，导致整个构件全场组织和性能的均匀控制十分困难。长期以来，基于经验的实验试错或模拟计算是研究模锻过程温度和变形等物理场，以及组织和性能演变的主要方法。受到实验研究条件和模拟计算速度等的限制，上述方法只能实现模锻过程的“事先设计”或“事后分析”，而无法进行实时仿真分析和在线优化控制，难以满足模锻过程数字化和智能化的发展需求。因此,构建“工艺参数-变形行为-微观组织-力学性能”跨尺度映射关系，开发高精度预测模型与智能闭环控制策略，对模锻过程数字化和智能化发展具有重要意义。

针对铝合金模锻过程中存在的多物理场耦合效应显著、工艺参数-组织性能跨尺度映射关系复杂以及多目标协同控制困难等关键问题，北京科技大学谢建新院士团队发展了航空铝合金构件模锻成形过程数字建模与智能控制方法，突破了铝合金模锻过程实时预测和在线控制的瓶颈。开发了一种基于机器学习的场信息离散提取和整体预测建模相结合的复杂形状模锻件数字建模方法，实现了物理场、组织场和性能场的全场快速预测。针对传统工艺优化方法难以应对模锻工况时变扰动的难题，提出了扰动工况下的模锻工艺自主优化方法，搭建了智能锻造原型系统，开发了模锻过程实时预测与在线控制软件，实现了锻造力的稳定控制、物理场的时空均匀性协同控制以及锻件组织与性能的多目标控制。相关工作在国际顶级期刊《Journal of Manufacturing Processes》与《International Journal of Minerals, Metallurgy and Materials》上发表论文2篇，申请国家发明专利2项。相关技术已在辽宁材料实验室完成中试，并在西南铝3万吨压力机上实现初步工程应用。

图  铝合金模锻过程数字建模与智能控制