近期，韩国材料研究院（KIMS）材料工艺研究本部研究团队，成功研发一款全新解析模型，仅依靠金属材料微观组织信息，便能在数秒之内精准预测金属板材塑性加工特性。该技术可省去繁杂重复试验，快速精准预判金属板材拉伸、形变规律，有望大幅缩减汽车、动力电池用金属材料成型工艺的设计周期与研发成本。

金属板材广泛应用于汽车车身、动力电池壳体、电子元器件等领域，实际成型加工中极易出现开裂、起皱、局部厚度减薄等缺陷，因此提前预判材料不同受力方向下的形变规律是生产刚需。但以往行业要么开展多方向重复性物性测试，要么采用运算量庞大的高精度解析模型，耗时久、经济成本高。

金属板材由海量晶粒组成，经制备加工后内部晶粒会形成固定取向，致使同一种金属在不同受力方向下，拉伸形变程度存在明显差异。传统解析模型均做理想化假设，默认金属内部所有晶粒形变幅度、受力状态完全一致，与实际工况偏差较大。而现实中金属材料形变规律无法用单一理想条件概括，大多呈现介于两种理想状态之间的过渡形变特征。

该研究团队将研究重心聚焦于金属微观组织里的晶粒取向参数，该参数代表构成金属基体微小晶粒的排布方向。研究人员将金属实际形变特征进行数值量化，创设全新中间变量解析算法，依托晶粒取向数据整合微观形变规律，实现对金属板材各向形变趋势更高效、更精准的预判。该模型已成功适配不锈钢板材、工业铝合金、高纯无氧铜（OFHC铜）等多类金属材质，可高精度预判不同方向下材料的拉伸与成型性能。

在保留传统高精度解析水准的前提下，将原本数小时的运算时长压缩至数秒，仅依靠晶粒取向数据就能替代多组定向物性试验，快速评定金属材料成型性能，大幅提升研发评测效率。

此项技术可全面应用于汽车钢板、铝合金板材、铜箔等各类金属板材成型工序，尤其适用于新型材料研发初期成型性能评测、量产模具设计以及生产工艺优化。同时，能够提前预判加工过程中开裂、起皱等不良问题，减少试制失误，助力企业提升工艺设计效率、压缩生产成本。

该项目负责人表示，此次研究搭建起一套依托微观组织信息快速预判成型性能的高效解析体系，意义重大，未来将切实助力汽车、动力电池、电子零部件领域缩短板材工艺设计时长，压降综合成本。

下一步研究团队计划持续拓宽模型适配材质范围，深耕形变过程材料性能演变预测技术，全力打造可直接落地工业现场的实用化有限元分析模型，加速技术产业化应用。