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化学分析与检测技术
Chemical Analysis and Detection Techniques

子→原子→分子→晶胞→单晶→晶粒→多晶体→大尺度材料”性能的无缝关联，
真正做到从超微观到宏观材料的设计梦想。
（二）完善基础材料的物理化学力学性能的数据库
除建立合适的物理模型外，要使模拟结果更接近实际情况，则基础材料的物

理化学力学性能必须准确，特别是极端条件（如超高温、超高压、超高速及失重
状态）下的性能数据。目前世界各国都认识到了该方面的不足，开始实施材料基
因工程计划，并把该计划放到国家战略高度。目前模拟研究中所用到的基础材料
性能数据大多数来源于文献报道，这主要带来两个方面的问题：其一，文献报道

的基础材料性能数据的测试条件往往与实际测试条件不一样，这会导致系统误差；
其二，文献报道的基础材料的精确成分和组织结构往往与实际情况会有微量差别。
大多数材料的性能差异是由以上两种数据的微量差别引起的实际上，多数情况下
这两点数据基本达不到模拟时的要求，因此导致实际中只能应用模拟的规律，而

不能应用模拟的绝对数据。
例如，计算机模拟单晶材料的弹性模量是实际单晶材料的数倍以上，这是
因为实际材料中不可避免地存在缺陷或微量杂质原子。而随着材料制备科学的发
展，可制备出接近理论上无缺陷的单晶材料，其性能确实可以达到理论模拟性能。

目前最常用的芯片材料单晶硅就是典型例子，可制备达到几纳米级的理论无缺陷
材料。
国外直接利用轧制钢带生产线上的部分数据，通过建立合适的模型，评价各
种加工工艺参数对所获得的钢带性能的影响，不需进行现场试验而获得最佳加工

工艺性能；他们还利用积累的大量生产数据建立了预测碳和合金含量对钢强度和
塑性影响的模型，大大节约了试验成本。利用试验室对钛合金的数据积累建立预
测模型，可以很好地预测钛合金超塑成形后力学性能和晶粒尺寸等微观组织的变
化。目前世界范围内已初步建立的数据库包括：美国材料基因组计划数据库、德

国无机晶体结构数据库、美国空军材料部的宇航结构金属数据库、结构合金手册、
工程材料数据库等。从以上实例可知，大部分数据库的基础数据都是自身积累数
据，然后对其它相关材料和工艺进行模拟而获得了可靠的模拟结果。实际上，多
数基础数据库都是对外严格保密的。总体而言，目前国内外的基础材料数据库还

存在功能单一、数据量偏少、覆盖面偏窄、共享性较差等缺点。
当前我国也开始将基础材料基因工程计划放到国家战略高度，政府组织高校、

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