西工大突破SiC/SiC复合材料高温损伤研究瓶颈，激光加热μCT技术联合AI解码材料失效机理

实验突破：激光加热μCT技术实现超高温原位观测

研究团队采用的非接触式激光加热原位μCT实验系统，成功克服了传统卤素灯加热方式升温速率慢、设备要求高的局限。这一技术突破使得在1350℃和1600℃无氧环境下对SiC/SiC复合材料进行拉伸损伤原位观测成为可能。 实验结果显示，温度对材料断裂行为具有决定性影响。在1350℃时，材料表现出最优的韧性特征，纤维拔出长度达到最长，断面最为粗糙。随着温度升高至1600℃，纤维拔出长度明显减少，断口趋于平整，材料的承载能力显著下降。

通过高温环境下的实时观测，研究团队精确捕捉到了材料从边缘起裂到基体隧道裂纹扩展，再到纱线内微裂纹饱和，最终纤维断裂的全过程损伤演化规律。

机理探索：从微观结构揭示高温退化本质 团队通过精细的微观结构分析，揭示了温度影响材料性能的内在机理。在1350℃条件下，SiC晶粒尺寸保持稳定，界面结合状态良好，这是材料表现出最佳性能的关键原因。

当温度升至1600℃时，材料开始出现晶粒增大现象，界面能耗机制随之减弱。而在1800℃的超高温环境下，材料内部发生晶粒粗化、界面脱粘与微孔隙形成，导致界面结合完全失效。

研究还发现，裂纹萌生与孔隙分布之间存在高度相关性。纱线间的大孔隙是主要的裂纹起源点，这一发现为优化材料制备工艺、提高材料性能提供了明确方向。

AI赋能：深度学习精准识别材料损伤 面对海量的CT图像数据，研究团队创新性地引入了基于U-Net的深度学习分割方法，实现了对裂纹和孔隙的精准识别与三维重构。

这一AI技术的应用，大大提高了材料损伤分析的精度和效率，使得研究人员能够从复杂的微观结构中准确提取出关键的损伤特征。传统方法难以识别的微小裂纹和孔隙，现在得以清晰呈现。

深度学习算法的引入，为材料科学研究提供了新的技术路径，使得对材料损伤的定量化、精细化分析达到了前所未有的水平。

仿真创新：高保真度模型预测材料行为 基于实验发现的高温退化机理，团队提出了适用于SiC/SiC复合材料的非线性热力耦合随温退化新本构关系及刚度折减策略。这一理论创新较好地描述了材料性能随温度变化的规律。

研究建立了考虑细观孔隙的有限元近似模型，通过自定义的VUMAT子程序实现了热-力耦合渐进损伤与失效模拟。模型采用先进的失效准则评估损伤起始，并分阶段施加刚度退化。

仿真结果与实验观察高度一致，成功再现了裂纹扩展路径和最终断裂位置，验证了所建立模型的有效性和准确性，为SiC/SiC复合材料的设计与应用提供了可靠的仿真工具。

西北工业大学此项研究，如同为科学家们提供了一台"时间显微镜"，不仅能够观察材料在极端环境下的实时损伤过程，还能精准预测其使用寿命。正如一位未参与该研究的同行专家所言："这项工作的价值在于，它架起了材料微观结构与宏观性能之间的预测桥梁。"

在航空发动机追求更高推重比、更高工作温度的道路上，对材料行为的深度理解与精准预测已成为关键支撑。 随着此类基础研究的不断深入，中国在高端复合材料领域的设计与研发能力正迎来新的飞跃。