微型課題立項申報評審書一、封面內容

項目名稱：基于多模態(tài)融合的微觀結構演化機理研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：中國科學院力學研究所

申報日期：2023年10月26日

項目類別：應用基礎研究

二．項目摘要

本項目旨在通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，揭示微觀結構在復雜工況下的演化規(guī)律及其內在機理。針對當前材料科學領域面臨的微觀結構動態(tài)演化難以精確表征和預測的問題，項目將構建一個多層次、多物理場耦合的實驗與仿真結合平臺。具體而言，研究將圍繞微觀結構的多尺度表征技術（如原子力顯微鏡、同步輻射衍射等）展開，結合機器學習與深度學習算法，實現(xiàn)對多源異構數(shù)據(jù)的實時融合與智能分析。通過建立微觀結構演化動力學模型，重點探究溫度、應力及環(huán)境因素對材料微觀形態(tài)、性能劣化及損傷萌生的耦合作用機制。研究方法將包括實驗數(shù)據(jù)采集、數(shù)值模擬驗證、數(shù)據(jù)驅動建模和模型不確定性量化等環(huán)節(jié)。預期成果包括一套完整的微觀結構演化機理解析框架、一套可推廣的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法以及一系列關鍵參數(shù)的標定結果，為高性能材料的研發(fā)與服役壽命預測提供理論支撐和技術儲備。項目的創(chuàng)新點在于將多物理場實驗數(shù)據(jù)與技術深度融合，突破傳統(tǒng)單一模態(tài)分析的技術瓶頸，有望在材料動態(tài)行為研究領域取得突破性進展。

三.項目背景與研究意義

1.研究領域現(xiàn)狀、存在的問題及研究的必要性

當前，微觀結構演化機理研究已成為材料科學與工程領域的前沿熱點。隨著科技的飛速發(fā)展，對材料性能的要求日益提高，特別是在極端環(huán)境（高溫、高壓、強腐蝕等）下的應用場景，如航空航天、能源動力、先進制造等，對材料的可靠性、耐久性和性能穩(wěn)定性提出了前所未有的挑戰(zhàn)。微觀結構作為材料性能的決定性因素，其動態(tài)演化過程直接關系到材料的宏觀行為和服役壽命。因此，深入理解微觀結構演化規(guī)律，掌握其內在機理，對于開發(fā)新型高性能材料、優(yōu)化材料使用性能、延長材料服役壽命具有重要的理論意義和工程價值。

然而，目前微觀結構演化機理研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)和問題。首先，微觀結構演化是一個典型的多尺度、多物理場耦合的復雜過程，涉及原子、晶粒、相、等多個層次，以及力、熱、電、磁等多種物理場的相互作用。傳統(tǒng)的研究方法往往局限于單一尺度或單一物理場，難以全面捕捉微觀結構演化的全貌。其次，微觀結構演化過程具有高度的非線性和隨機性，實驗手段難以實時、原位、全面地觀測，且實驗成本高昂、樣本量有限。此外，現(xiàn)有的數(shù)值模擬方法在計算效率和精度方面仍存在瓶頸，難以完全模擬復雜工況下的微觀結構演化過程。最后，實驗數(shù)據(jù)與理論模型之間往往存在脫節(jié)，缺乏有效的數(shù)據(jù)驅動建模方法來揭示微觀結構演化規(guī)律。

這些問題導致了當前微觀結構演化機理研究的深入受限，難以滿足實際工程應用的需求。例如，在航空航天領域，高性能合金在高溫、高載荷工況下容易出現(xiàn)微裂紋萌生和擴展，導致材料失效。然而，由于缺乏對微裂紋演化機理的深入理解，目前仍難以準確預測材料的剩余壽命，導致材料使用存在安全隱患。在能源動力領域，核反應堆材料長期處于高溫、高壓、強輻照環(huán)境中，其微觀結構會發(fā)生復雜的演化，導致性能退化。然而，由于缺乏對微觀結構演化規(guī)律的準確把握，目前仍難以有效延長核反應堆材料的使用壽命，限制了核能的可持續(xù)發(fā)展。

因此，開展基于多模態(tài)融合的微觀結構演化機理研究具有重要的必要性和緊迫性。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，可以有效整合多尺度、多物理場實驗數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對微觀結構演化過程的全面、實時、原位觀測。結合先進的機器學習和深度學習算法，可以構建高精度、高效率的數(shù)據(jù)驅動模型，揭示微觀結構演化的內在機理，為開發(fā)新型高性能材料、優(yōu)化材料使用性能、延長材料服役壽命提供理論支撐和技術保障。

2.項目研究的社會、經濟或學術價值

本項目研究具有重要的社會、經濟和學術價值。

社會價值方面，本項目研究將推動材料科學與工程領域的發(fā)展，提升我國在材料領域的自主創(chuàng)新能力，增強國家核心競爭力。通過揭示微觀結構演化規(guī)律，可以開發(fā)新型高性能材料，滿足國家在航空航天、能源動力、先進制造等領域的戰(zhàn)略需求，推動相關產業(yè)的升級換代，促進經濟社會的可持續(xù)發(fā)展。此外，本項目研究還將提升公眾對材料科學的認知，激發(fā)青少年對科學技術的興趣，為培養(yǎng)高素質人才做出貢獻。

經濟價值方面，本項目研究將產生顯著的經濟效益。通過開發(fā)新型高性能材料，可以提升產品的性能和競爭力，促進產業(yè)升級，創(chuàng)造新的經濟增長點。例如，在航空航天領域，高性能合金的研發(fā)可以降低飛機的重量，提高燃油效率，降低運營成本，產生巨大的經濟效益。在能源動力領域，核反應堆材料的壽命延長可以減少核廢料的產生，降低核電站的運營成本，促進核能的可持續(xù)發(fā)展。此外，本項目研究還將帶動相關產業(yè)的發(fā)展，如實驗設備制造、數(shù)據(jù)服務、軟件開發(fā)等，創(chuàng)造更多的就業(yè)機會。

學術價值方面，本項目研究將推動微觀結構演化機理研究領域的理論創(chuàng)新和方法進步。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，可以打破傳統(tǒng)研究方法的局限，實現(xiàn)對微觀結構演化過程的全面、實時、原位觀測，為微觀結構演化機理研究提供新的視角和方法。結合機器學習和深度學習算法，可以構建高精度、高效率的數(shù)據(jù)驅動模型，揭示微觀結構演化的內在機理，推動材料科學理論的發(fā)展。此外，本項目研究還將促進多學科交叉融合，推動材料科學與工程、計算機科學、數(shù)學等學科的交叉發(fā)展，產生新的學術增長點。

四.國內外研究現(xiàn)狀

在微觀結構演化機理研究領域，國內外學者已經開展了大量的研究工作，取得了一定的成果，但也存在一些尚未解決的問題和研究空白。

1.國外研究現(xiàn)狀

國外在微觀結構演化機理研究方面起步較早，積累了豐富的理論和實驗基礎。在實驗表征方面，國外學者在掃描電子顯微鏡（SEM）、透射電子顯微鏡（TEM）、原子力顯微鏡（AFM）等領域取得了顯著進展，發(fā)展了多種原位、實時觀測微觀結構演化的技術。例如，美國阿貢國家實驗室的researchers開發(fā)了基于原位TEM的納米尺度疲勞實驗系統(tǒng)，可以實時觀測納米線在循環(huán)載荷下的微裂紋萌生和擴展過程。德國馬克斯·普朗克研究所的researchers利用同步輻射衍射技術，研究了高溫合金在高溫、高載荷工況下的微觀結構演化規(guī)律。此外，國外學者還在數(shù)值模擬方面取得了重要進展，發(fā)展了多種多尺度模擬方法，如相場法、分子動力學法、離散元法等，用于模擬微觀結構演化過程。

在理論建模方面，國外學者建立了多種微觀結構演化模型，如擴散模型、相場模型、元胞自動機模型等，用于描述微觀結構演化過程。例如，美國卡內基梅隆大學的researchers提出了一種基于相場法的微觀結構演化模型，可以描述多相合金在熱力學驅動力下的相變過程。法國巴黎索邦大學的researchers提出了一種基于元胞自動機的微觀結構演化模型，可以描述金屬材料的疲勞損傷演化過程。此外，國外學者還發(fā)展了多種數(shù)據(jù)驅動建模方法，如支持向量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）、深度學習等，用于預測微觀結構演化過程。例如，美國斯坦福大學的researchers利用機器學習方法，建立了基于微觀結構特征的金屬材料疲勞壽命預測模型。

然而，國外研究在微觀結構演化機理方面仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。首先，實驗表征技術雖然取得了顯著進展，但仍難以滿足多尺度、多物理場耦合的復雜工況下的實驗需求。例如，原位TEM實驗系統(tǒng)雖然可以實時觀測微觀結構演化過程，但其樣品量有限，且難以模擬復雜的物理場環(huán)境。其次，數(shù)值模擬方法在計算效率和精度方面仍存在瓶頸，難以完全模擬復雜工況下的微觀結構演化過程。例如，相場法雖然可以描述多相合金的相變過程，但其計算成本較高，且難以處理強非線性問題。最后，實驗數(shù)據(jù)與理論模型之間往往存在脫節(jié)，缺乏有效的數(shù)據(jù)驅動建模方法來揭示微觀結構演化規(guī)律。例如，雖然機器學習方法可以建立基于微觀結構特征的金屬材料疲勞壽命預測模型，但其可解釋性較差，難以揭示微觀結構演化機理。

2.國內研究現(xiàn)狀

國內近年來在微觀結構演化機理研究方面也取得了一定的成果，特別是在一些關鍵領域取得了一些突破。在實驗表征方面，國內學者在SEM、TEM、AFM等領域也取得了顯著進展，發(fā)展了多種原位、實時觀測微觀結構演化的技術。例如，中國科學院力學研究所的researchers開發(fā)了基于原位SEM的納米尺度壓縮實驗系統(tǒng)，可以實時觀測納米晶金屬材料在高壓下的微觀結構演化過程。中國科學院金屬研究所的researchers利用同步輻射原位實驗技術，研究了高溫合金在高溫、輻照工況下的微觀結構演化規(guī)律。此外，國內學者還在數(shù)值模擬方面取得了重要進展，發(fā)展了多種多尺度模擬方法，如相場法、分子動力學法、離散元法等，用于模擬微觀結構演化過程。例如，北京科學工業(yè)大學的researchers提出了一種基于相場法的微觀結構演化模型，可以描述多相合金在熱力學驅動力下的相變過程。哈爾濱工業(yè)大學的researchers提出了一種基于機器學習的微觀結構演化預測模型，可以預測金屬材料在循環(huán)載荷下的疲勞壽命。

在理論建模方面，國內學者建立了多種微觀結構演化模型，如擴散模型、相場模型、元胞自動機模型等，用于描述微觀結構演化過程。例如，北京大學的researchers提出了一種基于相場法的微觀結構演化模型，可以描述多相合金在熱力學驅動力下的相變過程。上海交通大學的researchers提出了一種基于元胞自動機的微觀結構演化模型，可以描述金屬材料的疲勞損傷演化過程。此外，國內學者還發(fā)展了多種數(shù)據(jù)驅動建模方法，如支持向量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）、深度學習等，用于預測微觀結構演化過程。例如，清華大學的researchers利用機器學習方法，建立了基于微觀結構特征的金屬材料疲勞壽命預測模型。

然而，國內研究在微觀結構演化機理方面仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。首先，與國外相比，國內在實驗表征方面仍存在一定差距，一些先進的實驗設備和技術仍依賴進口。其次，國內在數(shù)值模擬方面雖然取得了一定進展，但與國外相比仍存在差距，一些先進的模擬方法和技術仍需要進一步發(fā)展和完善。最后，國內在理論建模方面雖然取得了一定成果，但與國外相比仍存在差距，一些先進的理論模型和方法仍需要進一步發(fā)展和完善。

3.研究空白

綜上所述，國內外在微觀結構演化機理研究領域雖然取得了一定的成果，但仍存在一些研究空白。

首先，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術在該領域的應用仍處于起步階段，缺乏系統(tǒng)的理論和方法體系。目前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術主要應用于醫(yī)學、遙感等領域，而在微觀結構演化機理研究領域的應用還較少。因此，需要發(fā)展一套適用于微觀結構演化機理研究的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術體系，包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取、數(shù)據(jù)融合、模型構建等環(huán)節(jié)。

其次，缺乏有效的數(shù)據(jù)驅動建模方法來揭示微觀結構演化機理。目前，數(shù)據(jù)驅動建模方法主要基于傳統(tǒng)的機器學習方法，如支持向量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）、深度學習等，這些方法在預測微觀結構演化過程方面取得了一定的成果，但在揭示微觀結構演化機理方面仍存在不足。因此，需要發(fā)展新的數(shù)據(jù)驅動建模方法，如基于物理信息神經網絡（PINN）的方法、基于圖神經網絡（GNN）的方法等，以提高模型的可解釋性和物理保真度。

最后，缺乏系統(tǒng)的微觀結構演化機理數(shù)據(jù)庫。目前，微觀結構演化機理研究領域的數(shù)據(jù)庫還比較分散，缺乏系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和管理。因此，需要建立一套系統(tǒng)的微觀結構演化機理數(shù)據(jù)庫，包括實驗數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)、理論模型等，以支持多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)驅動建模方法的發(fā)展。

綜上所述，本項目研究將針對上述研究空白，開展基于多模態(tài)融合的微觀結構演化機理研究，推動微觀結構演化機理研究領域的理論創(chuàng)新和方法進步。

五.研究目標與內容

1.研究目標

本項目旨在通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，揭示微觀結構在復雜工況下的演化規(guī)律及其內在機理，為開發(fā)新型高性能材料、優(yōu)化材料使用性能、延長材料服役壽命提供理論支撐和技術保障。具體研究目標如下：

(1)建立一套適用于微觀結構演化機理研究的多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取與表征技術體系。該體系將整合多種實驗手段（如掃描電子顯微鏡、透射電子顯微鏡、原子力顯微鏡、同步輻射衍射等）和數(shù)值模擬方法（如分子動力學、相場法、離散元法等），實現(xiàn)對微觀結構演化過程的多尺度、多物理場耦合的全面、實時、原位觀測。

(2)發(fā)展一套基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化機理分析方法。該分析方法將結合先進的機器學習和深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、圖神經網絡（GNN）等，對多源異構數(shù)據(jù)進行實時融合與智能分析，構建高精度、高效率的數(shù)據(jù)驅動模型，揭示微觀結構演化的內在機理。

(3)針對特定材料（如高溫合金、不銹鋼、鋁合金等），揭示其在復雜工況下的微觀結構演化規(guī)律及其內在機理。通過實驗驗證和數(shù)值模擬，驗證多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術在該領域的有效性，并建立一套可推廣的微觀結構演化機理解析框架。

(4)開發(fā)一套基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化預測方法。該方法將結合物理模型和數(shù)據(jù)驅動模型，實現(xiàn)對微觀結構演化過程的準確預測，為材料的設計、制備和使用提供理論指導。

2.研究內容

本項目將圍繞上述研究目標，開展以下研究內容：

(1)多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取與表征技術體系研究

具體研究問題：如何有效地獲取和表征微觀結構演化過程中的多尺度、多物理場耦合數(shù)據(jù)？

假設：通過整合多種實驗手段和數(shù)值模擬方法，可以實現(xiàn)對微觀結構演化過程的多尺度、多物理場耦合的全面、實時、原位觀測。

研究內容：

-開發(fā)基于原位SEM、TEM、AFM等技術的微觀結構演化實時觀測系統(tǒng)，實現(xiàn)對微觀結構演化過程的動態(tài)捕捉。

-利用同步輻射衍射技術，獲取微觀結構演化過程中的晶體結構、相組成等信息。

-發(fā)展基于分子動力學、相場法、離散元法等數(shù)值模擬方法的微觀結構演化模擬技術，模擬微觀結構演化過程中的力學、熱學、電學等物理場耦合作用。

-建立一套多模態(tài)數(shù)據(jù)的標準化格式和數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)的數(shù)據(jù)融合和分析提供基礎。

(2)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化機理分析方法研究

具體研究問題：如何有效地融合多源異構數(shù)據(jù)，揭示微觀結構演化的內在機理？

假設：通過結合先進的機器學習和深度學習算法，可以實現(xiàn)對多源異構數(shù)據(jù)的實時融合與智能分析，構建高精度、高效率的數(shù)據(jù)驅動模型，揭示微觀結構演化的內在機理。

研究內容：

-開發(fā)基于卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、圖神經網絡（GNN）等深度學習算法的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，實現(xiàn)對多源異構數(shù)據(jù)的實時融合與智能分析。

-構建基于物理信息神經網絡（PINN）的方法，將物理模型與數(shù)據(jù)驅動模型相結合，提高模型的可解釋性和物理保真度。

-發(fā)展基于圖神經網絡（GNN）的方法，對微觀結構演化過程中的原子、晶粒、相、等不同層次的結構進行建模和分析。

-建立一套多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化機理分析框架，包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取、數(shù)據(jù)融合、模型構建、結果解釋等環(huán)節(jié)。

(3)微觀結構演化機理研究

具體研究問題：如何揭示特定材料在復雜工況下的微觀結構演化規(guī)律及其內在機理？

假設：通過實驗驗證和數(shù)值模擬，可以揭示特定材料在復雜工況下的微觀結構演化規(guī)律及其內在機理。

研究內容：

-選擇高溫合金、不銹鋼、鋁合金等典型材料，研究其在高溫、高載荷、強腐蝕等復雜工況下的微觀結構演化規(guī)律。

-通過實驗驗證和數(shù)值模擬，驗證多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術在該領域的有效性，并建立一套可推廣的微觀結構演化機理解析框架。

-分析微觀結構演化過程中的關鍵因素，如溫度、應力、環(huán)境因素等，揭示其對微觀結構演化的影響機制。

(4)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化預測方法研究

具體研究問題：如何開發(fā)一套基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化預測方法？

假設：通過結合物理模型和數(shù)據(jù)驅動模型，可以實現(xiàn)對微觀結構演化過程的準確預測。

研究內容：

-開發(fā)基于物理模型和數(shù)據(jù)驅動模型相結合的微觀結構演化預測方法，實現(xiàn)對微觀結構演化過程的準確預測。

-構建基于機器學習的微觀結構演化預測模型，預測金屬材料在循環(huán)載荷、高溫、輻照等工況下的性能演變。

-開發(fā)一套基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化預測軟件，為材料的設計、制備和使用提供理論指導。

-通過實驗驗證和數(shù)值模擬，驗證多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術在該領域的有效性，并建立一套可推廣的微觀結構演化預測方法。

六.研究方法與技術路線

1.研究方法、實驗設計、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項目將采用多種研究方法相結合的技術路線，包括實驗表征、數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)驅動建模等，以實現(xiàn)對微觀結構演化機理的深入理解。

(1)研究方法

-實驗表征：采用掃描電子顯微鏡（SEM）、透射電子顯微鏡（TEM）、原子力顯微鏡（AFM）、同步輻射衍射等多種實驗手段，對微觀結構演化過程進行實時、原位觀測。通過這些實驗手段，可以獲取微觀結構演化過程中的形貌、結構、成分、晶體結構等信息。

-數(shù)值模擬：采用分子動力學、相場法、離散元法等多種數(shù)值模擬方法，模擬微觀結構演化過程中的力學、熱學、電學等物理場耦合作用。通過這些數(shù)值模擬方法，可以模擬微觀結構演化過程中的原子、晶粒、相、等不同層次的結構變化。

-數(shù)據(jù)驅動建模：采用卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、圖神經網絡（GNN）、物理信息神經網絡（PINN）等機器學習和深度學習算法，對多源異構數(shù)據(jù)進行實時融合與智能分析，構建高精度、高效率的數(shù)據(jù)驅動模型，揭示微觀結構演化的內在機理。

(2)實驗設計

-實驗材料：選擇高溫合金、不銹鋼、鋁合金等典型材料，研究其在高溫、高載荷、強腐蝕等復雜工況下的微觀結構演化規(guī)律。

-實驗方案：設計一系列實驗，包括靜態(tài)實驗和動態(tài)實驗，以研究微觀結構演化過程中的不同階段。靜態(tài)實驗包括不同溫度、不同時間條件下的微觀結構觀測，動態(tài)實驗包括循環(huán)加載、沖擊加載等條件下的微觀結構觀測。

-實驗設備：使用原位SEM、TEM、AFM、同步輻射衍射等實驗設備，對微觀結構演化過程進行實時、原位觀測。

(3)數(shù)據(jù)收集

-實驗數(shù)據(jù)：通過實驗手段獲取微觀結構演化過程中的形貌、結構、成分、晶體結構等信息。這些數(shù)據(jù)將以圖像、光譜、衍射圖等形式存在。

-模擬數(shù)據(jù)：通過數(shù)值模擬方法獲取微觀結構演化過程中的力學、熱學、電學等物理場耦合作用數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將以數(shù)值形式存在。

-數(shù)據(jù)格式：將實驗數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一的標準化格式，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)融合和分析。

(4)數(shù)據(jù)分析方法

-數(shù)據(jù)預處理：對實驗數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)進行預處理，包括去噪、歸一化、數(shù)據(jù)增強等操作，以提高數(shù)據(jù)的質量和可用性。

-特征提?。簭念A處理后的數(shù)據(jù)中提取特征，包括形狀特征、紋理特征、光譜特征、衍射特征等，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)融合和建模。

-數(shù)據(jù)融合：采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，將實驗數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)進行融合，構建多模態(tài)數(shù)據(jù)集。常用的數(shù)據(jù)融合方法包括特征層融合、決策層融合等。

-模型構建：采用機器學習和深度學習算法，構建數(shù)據(jù)驅動模型，揭示微觀結構演化的內在機理。常用的模型包括卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、圖神經網絡（GNN）、物理信息神經網絡（PINN）等。

-結果解釋：對模型結果進行解釋，分析微觀結構演化過程中的關鍵因素，揭示其對微觀結構演化的影響機制。

2.技術路線

本項目將按照以下技術路線進行研究：

(1)研究流程

-第一階段：文獻調研與方案設計。對國內外微觀結構演化機理研究現(xiàn)狀進行調研，確定研究目標和內容，設計研究方案。

-第二階段：多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取與表征技術體系研究。開發(fā)基于原位SEM、TEM、AFM等技術的微觀結構演化實時觀測系統(tǒng)，利用同步輻射衍射技術獲取微觀結構演化過程中的晶體結構、相組成等信息，發(fā)展基于分子動力學、相場法、離散元法等數(shù)值模擬方法的微觀結構演化模擬技術，建立一套多模態(tài)數(shù)據(jù)的標準化格式和數(shù)據(jù)庫。

-第三階段：基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化機理分析方法研究。開發(fā)基于卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、圖神經網絡（GNN）等深度學習算法的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，構建基于物理信息神經網絡（PINN）的方法，發(fā)展基于圖神經網絡（GNN）的方法，建立一套多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化機理分析框架。

-第四階段：微觀結構演化機理研究。選擇高溫合金、不銹鋼、鋁合金等典型材料，研究其在高溫、高載荷、強腐蝕等復雜工況下的微觀結構演化規(guī)律，通過實驗驗證和數(shù)值模擬，驗證多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術在該領域的有效性，并建立一套可推廣的微觀結構演化機理解析框架。

-第五階段：基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化預測方法研究。開發(fā)基于物理模型和數(shù)據(jù)驅動模型相結合的微觀結構演化預測方法，構建基于機器學習的微觀結構演化預測模型，開發(fā)一套基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化預測軟件，通過實驗驗證和數(shù)值模擬，驗證多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術在該領域的有效性，并建立一套可推廣的微觀結構演化預測方法。

-第六階段：項目總結與成果推廣。對項目研究成果進行總結，撰寫學術論文，參加學術會議，推廣項目成果。

(2)關鍵步驟

-關鍵步驟一：多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取與表征技術體系研究。這是項目的基礎，直接關系到后續(xù)研究的質量和效果。

-關鍵步驟二：基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化機理分析方法研究。這是項目的核心，直接關系到項目研究目標的實現(xiàn)。

-關鍵步驟三：微觀結構演化機理研究。這是項目的重點，直接關系到項目研究成果的理論價值和應用價值。

-關鍵步驟四：基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化預測方法研究。這是項目的難點，直接關系到項目研究成果的實用性和推廣價值。

通過以上研究方法和技術路線，本項目將系統(tǒng)地研究微觀結構演化機理，為開發(fā)新型高性能材料、優(yōu)化材料使用性能、延長材料服役壽命提供理論支撐和技術保障。

七．創(chuàng)新點

本項目旨在通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，揭示微觀結構演化機理，具有顯著的理論、方法和應用創(chuàng)新性。

(1)理論創(chuàng)新

-多模態(tài)數(shù)據(jù)融合理論的構建：本項目首次系統(tǒng)地提出并構建適用于微觀結構演化機理研究的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合理論框架。該框架不僅整合了實驗表征（如SEM、TEM、AFM、同步輻射衍射）和數(shù)值模擬（如分子動力學、相場法、離散元法）產生的多尺度、多物理場數(shù)據(jù)，還引入了不同數(shù)據(jù)類型（如圖像、光譜、衍射圖、時序數(shù)據(jù)）之間的時空關聯(lián)性分析，突破了傳統(tǒng)單一模態(tài)或單一尺度分析的理論局限，為全面、深刻理解微觀結構演化規(guī)律提供了全新的理論視角。

-物理信息與數(shù)據(jù)驅動融合理論的探索：本項目創(chuàng)新性地探索物理信息神經網絡（PINN）等技術與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅動方法（如CNN、RNN、GNN）在微觀結構演化機理研究中的深度融合理論。通過將物理定律（如熱力學定律、力學平衡方程）顯式地嵌入到數(shù)據(jù)驅動模型中，構建物理信息模型，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅動模型物理可解釋性差的問題，同時克服了純物理模型計算成本高、泛化能力不足的局限，形成了兼具物理保真度和數(shù)據(jù)驅動高效性的混合建模理論體系，為復雜非線性微觀結構演化過程的精確描述和機理揭示提供了理論支撐。

-微觀結構演化機理的深度解析理論：本項目旨在從原子、晶粒、相、等不同尺度，結合多物理場耦合作用，建立微觀結構演化過程的定量理論模型。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合提供的豐富信息，本項目將能夠更精確地識別影響微觀結構演化的關鍵因素及其相互作用機制，發(fā)展基于多尺度多物理場耦合的微觀結構演化動力學理論，推動從現(xiàn)象觀察到機理認知的理論飛躍。

(2)方法創(chuàng)新

-先進的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法：本項目將開發(fā)并應用一系列先進的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，包括特征層融合、決策層融合、基于注意力機制的網絡融合以及圖神經網絡（GNN）在異構時空數(shù)據(jù)融合中的應用。特別是針對微觀結構演化數(shù)據(jù)固有的時空依賴性和異構性，本項目將創(chuàng)新性地設計GNN模型，以圖結構的形式表征原子、晶粒、相等之間的復雜關系及其演化路徑，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在深層特征空間的有效融合與跨模態(tài)映射，顯著提升融合精度和模型對復雜演化模式的捕捉能力。

-適用于微觀結構演化的高效數(shù)據(jù)驅動模型：本項目將創(chuàng)新性地應用并改進深度學習模型，如時空卷積神經網絡（STCN）、圖神經網絡（GNN）以及物理信息神經網絡（PINN），以高效處理微觀結構演化過程中的大規(guī)模、高維、時序數(shù)據(jù)。特別是針對微觀結構演化預測問題，本項目將發(fā)展基于混合動力系統(tǒng)的預測模型，結合符號微分方程（PDE）的約束和神經網絡的非線性擬合能力，實現(xiàn)對復雜演化趨勢的精確捕捉和長期預測，方法上屬于前沿探索。

-面向機理揭示的可解釋性建模方法：本項目將引入可解釋（X）技術，如注意力機制、梯度反向傳播、LIME等，對構建的數(shù)據(jù)驅動模型進行深度解讀。通過X技術，可以識別模型在預測微觀結構演化時關注的關鍵輸入特征（如特定晶粒形態(tài)、相分布、應力狀態(tài)等），結合物理信息模型的解釋性，實現(xiàn)對微觀結構演化內在機理的直觀、定量揭示，彌補了傳統(tǒng)黑箱模型的不足，方法上具有重要創(chuàng)新。

-微觀結構演化機理數(shù)據(jù)庫構建與挖掘方法：本項目將探索構建一個包含多模態(tài)實驗數(shù)據(jù)、高保真模擬數(shù)據(jù)、理論模型以及機理認知的多維度微觀結構演化機理數(shù)據(jù)庫。同時，將開發(fā)基于圖挖掘、關聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等數(shù)據(jù)挖掘方法，從海量多模態(tài)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的演化規(guī)律、耦合關系和異?，F(xiàn)象，形成數(shù)據(jù)驅動的發(fā)現(xiàn)驅動的研究范式，方法上具有前瞻性。

(3)應用創(chuàng)新

-跨越材料科學子領域的應用創(chuàng)新：本項目提出的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合理論與方法具有普適性，不僅適用于金屬材料，還可推廣應用于高分子材料、復合材料、陶瓷材料等領域。通過針對不同材料特性調整實驗設計、數(shù)據(jù)融合策略和模型構建，可以實現(xiàn)針對特定材料體系（如高溫合金、不銹鋼、鋁合金、高分子聚合物等）在特定工況（如高溫、高載荷、腐蝕、輻照等）下的微觀結構演化機理研究，成果能夠廣泛應用于材料基因組計劃、先進材料設計、服役性能預測等前沿領域，具有顯著的應用價值。

-服務于國家重大戰(zhàn)略需求的應用創(chuàng)新：本項目的研究成果將直接服務于國家在航空航天、能源動力、交通運輸、國防軍工等關鍵領域的戰(zhàn)略需求。例如，通過揭示高溫合金在極端工況下的微觀結構演化機理，可以為研發(fā)更耐高溫、更高性能的航空發(fā)動機材料提供理論指導；通過揭示不銹鋼在強腐蝕環(huán)境下的腐蝕-演化耦合機理，可以為提升核電站、化工裝備等關鍵基礎設施的可靠性和安全性提供技術支撐；通過揭示鋁合金在疲勞載荷下的損傷演化機理，可以為新能源汽車輕量化材料的開發(fā)與應用提供理論依據(jù)，具有顯著的社會經濟效益。

-推動材料學科交叉融合的應用創(chuàng)新：本項目將促進材料科學與工程、計算機科學、數(shù)學、物理等學科的深度交叉融合。研究成果將推動計算材料學的發(fā)展，催生新的研究方法和工具，培養(yǎng)具備跨學科背景的復合型研究人才，為構建材料科學的計算理論體系和數(shù)據(jù)驅動研究范式做出貢獻，具有深遠的應用創(chuàng)新意義。

綜上所述，本項目在理論、方法和應用上均具有顯著的創(chuàng)新性，有望在微觀結構演化機理研究領域取得突破性進展，為我國從材料大國邁向材料強國提供強有力的科技支撐。

八．預期成果

本項目基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，深入探究微觀結構演化機理，預期在理論、方法、數(shù)據(jù)和應用等多個層面取得系列創(chuàng)新成果。

(1)理論貢獻

-建立一套系統(tǒng)的微觀結構演化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合理論框架。預期提出適用于微觀結構演化機理研究的數(shù)據(jù)同源化、特征多尺度表征、時空關聯(lián)建模以及解耦解釋的理論方法，為整合多源異構實驗與模擬數(shù)據(jù)提供堅實的理論基礎，推動微觀結構演化研究的理論體系現(xiàn)代化。

-揭示微觀結構演化過程中的關鍵物理機制與多尺度耦合規(guī)律。預期通過深度分析多模態(tài)數(shù)據(jù)，揭示不同物理場（力、熱、電、輻照等）對微觀結構（原子、晶粒、相、）演化的耦合作用機制，闡明損傷、相變、疲勞等演化模式的本征機理，深化對微觀結構演化復雜性的科學認知，為發(fā)展更精確的演化動力學理論奠定基礎。

-發(fā)展基于物理信息與數(shù)據(jù)驅動融合的混合建模理論。預期探索并驗證物理約束對數(shù)據(jù)驅動模型泛化能力、穩(wěn)定性和物理可解釋性的提升機制，構建兼具物理保真度與數(shù)據(jù)驅動效率的混合建模理論體系，為復雜非線性科學問題的建模提供新思路，推動計算物理與機器學習理論的交叉融合。

(2)方法創(chuàng)新與軟件工具

-開發(fā)出一系列先進的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法與模型。預期提出基于圖神經網絡（GNN）、時空深度學習等先進技術的數(shù)據(jù)融合新方法，實現(xiàn)微觀結構演化多尺度、多物理場、多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度表征與智能分析，形成一套具有自主知識產權的核心算法庫。

-構建可解釋的微觀結構演化機理分析工具。預期開發(fā)集成數(shù)據(jù)處理、模型構建、機理解釋功能的一體化分析軟件平臺或模塊，能夠可視化展示演化過程，量化關鍵因素影響，解釋模型預測依據(jù)，為科研人員提供強大的研究工具，降低技術門檻。

-建立微觀結構演化機理數(shù)據(jù)庫及挖掘方法。預期構建一個包含多維度（實驗、模擬、理論）、多模態(tài)、大規(guī)模的微觀結構演化機理數(shù)據(jù)資源庫，并開發(fā)相應的數(shù)據(jù)挖掘算法，用于發(fā)現(xiàn)演化規(guī)律、預測異常行為，為數(shù)據(jù)驅動的材料研究提供數(shù)據(jù)基礎和方法支撐。

(3)實踐應用價值

-推動高性能材料的設計與開發(fā)。預期基于揭示的演化機理和建立的預測模型，為高溫合金、先進不銹鋼、高性能鋁合金等關鍵材料的設計提供理論指導，縮短新材料研發(fā)周期，提升材料性能，滿足航空航天、能源、交通等高端制造領域的需求。

-提升材料服役壽命預測與可靠性評估能力。預期開發(fā)的預測方法能夠更準確地預測材料在復雜工況下的性能演變和壽命，為工程結構的壽命管理、安全評估和剩余壽命預測提供有力支持，降低維護成本，保障關鍵基礎設施的安全運行。

-促進材料基因組計劃的研究進程。預期本項目提出的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合范式和機理分析方法是材料基因組計劃的重要技術支撐，能夠加速新材料的發(fā)現(xiàn)與篩選，推動材料研發(fā)模式的變革。

-培養(yǎng)跨學科研究人才。預期項目的研究過程將培養(yǎng)一批掌握多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取、處理、分析與建模技術的復合型研究人才，為我國材料科學領域的發(fā)展儲備力量。

-形成知識產權與學術影響力。預期發(fā)表高水平學術論文，申請發(fā)明專利，推動相關技術標準的制定，提升我國在微觀結構演化機理研究領域的國際影響力，為相關產業(yè)的升級提供技術支撐。

綜上所述，本項目預期成果豐富，兼具理論創(chuàng)新性和實踐應用價值，將有力推動微觀結構演化機理研究的深入發(fā)展，為我國材料科學與工程領域的科技進步和產業(yè)升級做出重要貢獻。

九.項目實施計劃

(1)項目時間規(guī)劃

本項目計劃執(zhí)行周期為三年，共分為六個階段，具體時間規(guī)劃及任務安排如下：

**第一階段：項目啟動與方案設計（第1-6個月）**

*任務分配：

*申請人及團隊：完成項目申報書最終修訂與提交，落實研究團隊人員分工，制定詳細的研究方案和技術路線，初步建立實驗設備預約和共享機制。

*合作單位（如有）：確認合作協(xié)議，協(xié)調共享設備與資源。

*進度安排：

*第1-2月：完成項目申報相關工作，明確團隊分工，初步調研所需實驗設備與模擬軟件。

*第3-4月：細化研究方案，確定具體實驗材料、工況參數(shù)和模擬條件，完成技術路線圖設計。

*第5-6月：采購或準備所需實驗設備與模擬平臺，進行初步的實驗與模擬驗證，形成詳細的研究計劃和時間表。

**第二階段：多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取與表征技術體系研究（第7-18個月）**

*任務分配：

*研究組A（實驗表征）：負責完成選定材料在不同工況下的多模態(tài)實驗數(shù)據(jù)采集，包括SEM、TEM、AFM、同步輻射衍射等，建立實驗數(shù)據(jù)庫。

*研究組B（數(shù)值模擬）：負責開發(fā)或應用分子動力學、相場法、離散元法等模擬程序，模擬微觀結構演化過程，生成高保真模擬數(shù)據(jù)。

*研究組C（數(shù)據(jù)預處理與特征提取）：負責建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式標準，對實驗和模擬數(shù)據(jù)進行預處理（去噪、配準、歸一化等），提取多尺度、多物理場特征。

*進度安排：

*第7-12月：完成大部分實驗數(shù)據(jù)采集，進行初步的數(shù)據(jù)整理與可視化分析；搭建并驗證數(shù)值模擬環(huán)境，完成初步的模擬結果分析。

*第13-18月：完成所有實驗與模擬數(shù)據(jù)采集，建立并完善實驗與模擬數(shù)據(jù)庫；完成數(shù)據(jù)預處理流程開發(fā)與驗證，提取并分析關鍵特征，為后續(xù)數(shù)據(jù)融合做準備。

**第三階段：基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化機理分析方法研究（第19-30個月）**

*任務分配：

*研究組C（數(shù)據(jù)融合與方法開發(fā)）：負責開發(fā)并優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法（如圖神經網絡、時空深度學習等），構建基于物理信息神經網絡的混合模型。

*研究組D（模型訓練與驗證）：負責利用融合數(shù)據(jù)訓練模型，進行模型性能評估和參數(shù)優(yōu)化，開展模型的可解釋性分析。

*進度安排：

*第19-24月：設計并實現(xiàn)多種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，進行初步的算法驗證與比較；開發(fā)物理信息神經網絡模型框架。

*第25-30月：利用完整數(shù)據(jù)集訓練和優(yōu)化模型，完成模型性能評估與對比分析；深入進行模型可解釋性研究，揭示微觀結構演化機理。

**第四階段：微觀結構演化機理研究（第31-42個月）**

*任務分配：

*研究組A、B、C、D：綜合實驗、模擬和模型分析結果，針對特定材料體系，系統(tǒng)闡述微觀結構演化規(guī)律及其內在機理，撰寫研究論文。

*進度安排：

*第31-36月：整合前期所有數(shù)據(jù)和模型結果，深入分析微觀結構演化過程中的關鍵因素和耦合機制；開展專題方向的深入研究。

*第37-42月：系統(tǒng)總結研究成果，提煉核心機理，完成高質量學術論文的撰寫與投稿，參加國內外重要學術會議。

**第五階段：基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的微觀結構演化預測方法研究（第43-48個月）**

*任務分配：

*研究組D（模型優(yōu)化與應用）：負責改進預測模型，提高長期預測精度和魯棒性，開發(fā)預測軟件原型。

*進度安排：

*第43-46月：針對預測任務優(yōu)化模型結構和參數(shù)，開展模型不確定性量化研究；開發(fā)預測軟件界面和核心功能。

*第47-48月：完成軟件原型開發(fā)與測試，進行應用案例分析，撰寫預測方法相關的技術報告或論文。

**第六階段：項目總結與成果推廣（第49-52個月）**

*任務分配：

*申請人及團隊：負責整理項目所有文檔資料，完成項目總結報告；進行成果登記與知識產權申請；項目成果內部評審；準備結題材料。

*合作單位（如有）：協(xié)助進行成果轉化與應用推廣。

*進度安排：

*第49-50月：完成項目總結報告和結題申請書；初步進行成果梳理，識別可申請專利的技術點。

*第51-52月：提交結題材料，進行成果匯編，舉辦項目成果交流會，推廣研究成果，完成項目驗收準備。

(2)風險管理策略

本項目涉及多學科交叉、復雜實驗與模擬、前沿算法開發(fā)等，可能存在以下風險，并制定相應應對策略：

**技術風險：**

*風險描述：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法效果不達預期；物理信息模型構建困難；實驗或模擬結果與理論預期偏差較大。

*應對策略：采用多種融合算法進行對比驗證，選擇最優(yōu)方案；加強理論學習，借鑒相關領域成功經驗，分階段實施模型構建；優(yōu)化實驗設計參數(shù)和模擬條件，引入不確定性分析，提高結果可靠性。

**數(shù)據(jù)風險：**

*風險描述：實驗數(shù)據(jù)獲取困難或質量不滿足要求；模擬數(shù)據(jù)計算資源消耗過大或結果保真度不足；數(shù)據(jù)量不足影響模型訓練效果。

*應對策略：提前規(guī)劃實驗方案，確保設備正常運行和人員操作規(guī)范；申請充足的計算資源，優(yōu)化模擬程序代碼，探索高效并行計算方法；擴大數(shù)據(jù)采集范圍，與相關機構合作共享數(shù)據(jù)資源，必要時采用數(shù)據(jù)增強技術擴充數(shù)據(jù)集。

**進度風險：**

*風險描述：關鍵實驗失敗導致進度延誤；合作單位配合不及時；研究瓶頸難以突破。

*應對策略：制定詳細的實驗計劃和應急預案，增加重復實驗次數(shù)；建立有效的溝通協(xié)調機制，明確合作分工和時間節(jié)點；設立階段性里程碑，定期評估進度，及時調整研究方案；加強團隊內部研討，必要時引入外部專家咨詢。

**資源風險：**

*風險描述：實驗設備故障或維護不及時；計算資源不足；研究經費使用不當。

*應對策略：建立設備維護保養(yǎng)制度，準備備用設備或快速維修渠道；積極申請和利用各類計算資源平臺；嚴格按照預算計劃使用經費，定期進行財務審計和項目評審。

通過上述風險識別和應對策略的制定，將有效降低項目實施過程中的不確定性，保障項目目標的順利實現(xiàn)。

十.項目團隊

(1)項目團隊成員的專業(yè)背景與研究經驗

本項目團隊由來自中國科學院力學研究所、清華大學、北京科技大學等單位的優(yōu)秀科研人員組成，涵蓋了材料科學、計算物理、計算機科學等多個學科領域，具有豐富的理論研究和工程實踐經驗，能夠為項目的順利實施提供全方位的技術支持。

申請人張明，中國科學院力學研究所研究員，長期從事材料微觀結構演化機理研究，在高溫合金、先進陶瓷等領域具有深厚的學術造詣。在多尺度材料表征、實驗與模擬結合等方面積累了豐富的經驗，已主持完成多項國家級科研項目，發(fā)表高水平學術論文80余篇，其中SCI收錄論文50余篇，曾獲國家自然科學二等獎1項。

團隊核心成員李強，清華大學材料科學與工程系教授，主要研究方向為計算材料學，精通分子動力學、相場法等數(shù)值模擬方法，在材料微觀結構演化模擬與預測方面具有突出貢獻。曾作為負責人主持國家自然科學基金重點項目1項，發(fā)表SCI收錄論文60余篇，多項研究成果被國際知名期刊引用。

團隊核心成員王偉，北京科技大學計算機科學與技術學院副教授，專注于與大數(shù)據(jù)分析，在機器學習、深度學習、圖神經網絡等領域具有扎實的理論基礎和豐富的項目經驗。擅長開發(fā)復雜的數(shù)據(jù)驅動模型，為項目中的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法設計和模型構建提供關鍵技術支持。

團隊成員劉芳，中國科學院力學研究所副研究員，在實驗表征技術方面具有專長，熟練掌握SEM、TEM、AFM、同步輻射衍射等先進實驗技術，在微觀結構演化實驗研究方面積累了豐富的經驗，能夠為項目提供高質量的實驗數(shù)據(jù)支持。

團隊成員趙磊，清華大學計算機科學與技術系博士研究生，研究方向為機器學習與數(shù)據(jù)挖掘，在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與可解釋方面具有深入研究，參與了多個大型數(shù)據(jù)融合項目，具備獨立開展研究工作的能力，將負責項目中的數(shù)據(jù)融合算法實現(xiàn)與模型可解釋性分析。

(2)團隊成員的角色分配與合作模式

本項目團隊實行核心成員負責制與分工協(xié)作相結合的管理模式，確保項目高效有序推進。

申請人張明作為項目總負責人，全面負責項目的整體規(guī)劃、資源協(xié)調、進度管理及對外聯(lián)絡工作。同時，負責項目核心研究方向的技術指導與質量把控，確保項目研究目標的實現(xiàn)。

李強作為核心成員，主要負責微觀結構演化機理的數(shù)值模擬研究，包括分子動力學、相場法、離散元法等模擬方法的開發(fā)與應用，負責構建高保真度的微觀結構演化模擬平臺，為多模態(tài)數(shù)據(jù)融合提供模擬數(shù)據(jù)支撐。同時，負責項目中的跨學科交流與協(xié)作，推動理論與計算方法的結合。

王偉作為核心成員，主要負責多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法的設計與開發(fā)，包括基于深度學習的圖像處理、特征提取、數(shù)據(jù)融合模型構建等。同時，負責物理信息神經網絡模型的構建與優(yōu)化，實現(xiàn)物理約束與數(shù)據(jù)驅動模型的深度融合，提高模型的可解釋性和物理保真度。

劉芳作為核心成員，主要負責微觀結構演化機理的實驗研究，包括SEM、TEM、AFM、同步輻射衍射等實驗方案的設計與執(zhí)行，負責獲取多尺度、多物理場耦合的實驗數(shù)據(jù)，為項目提供可靠的數(shù)據(jù)基礎。同時，負責實驗數(shù)據(jù)的預處理、特征提取與可視化分析，為數(shù)據(jù)融合模型提供高質量的輸入數(shù)據(jù)。

趙磊作為核心成員，主要負責多模