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课题组硕士生程思源在国际结构材料顶刊《Acta Materialia》上发表论文《Forward versus inverse design of Al-Si-Mg-Cu alloys targeting peak comprehensive mechanical properties： A comparative study integrating computational thermodynamics and active learning》。 实现理论合金成分设计是材料科学领域的终极目标之一。虽然正向设计与逆向设计是两种主要方法论途径，但它们通常被孤立应用，其一致性仍是一个未解问题。本文通过整合计算热力学与主动学习方法，针对Al-Si-Mg-Cu合金系统开展了系统性对比研究，旨在实现综合力学性能的峰值优化。首先构建了Al-Si-Mg-Cu系统的热力学数据库，以阐明Cu改性Al-8Si-0.4Mg合金的微观结构演变。通过正向设计，结合微观结构与力学性能之间的定性关联，论证了实现性能峰值的最优Cu含量。随后，将预测的微观结构与实验力学性能相结合，形成主动学习模型的数据集以量化微观结构-性能关系。实验验证与迭代优化进一步优化了强度-延展性平衡。两种设计方法均收敛于具有综合力学性能峰值的Al-8Si-0.4Mg-0.62Cu合金。强度的提升归因于Q-Al5Cu2Mg8Si6和θ-Al2Cu相的形成，而延展性的降低则源于脆性θ-Al2Cu相沿（Al）晶界析出。最后，本文讨论了每种设计策略及其组合的优势与局限性。前向设计与逆向设计的整合形成了一种闭环理性框架，该框架将物理建模与数据驱动优化相结合，从而增强了合金开发的稳健性和可解释性。