2026年1月7日，西安交通大学物理学院副教授、博士生导师张垠应邀于西华大学5A427会议室，作“基于机器学习融合模型的非晶软磁材料设计及性能研究”学术报告。材料学院师生60余人参加，会议由材料科学与工程学院院长韩锐主持。

报告中，张垠副教授指出，电子电力设备高频化，小型化的发展趋势，使传统软磁硅钢片高频铁损大、磁致伸缩系数高的弊端愈发突出严重影响器件效率与热管理效果。Fe基非晶纳米金合金凭借优异软磁性能,低铁损及良好耐腐蚀性成为该领域研究热点，但传统研发依赖经验与制作实验存在周期长、成本高、探索范围有限等问题难以应对。多组元成分空间中的复杂非线性相互作用。

针对这一行业痛点，张垠副教授团队提出创新提出“数据—物理双驱动新模式”，以海量文献与高通量实验建立样本数据库加上软投票模式通过堆叠模型与深度神经网络，融合成分、工艺等数值特征与XRD晶体结构图谱DSC热力学图谱等多元异构数据，用大数据构建高效的材料性能预测与成分优化模型，模型可靠值均达98%以上，为破解“成分-工艺-性能”关联难题提供了新路径。此外，张垠副教授特别强调“未来的材料离不开深度学习”，希望我们要把“AI+实验”做成标准动作，让算法与熔炼炉并列为新材料诞生的双引擎。

本次报告聚焦跨学科融合创新，为高性能非晶软磁材料研发提供了新思路，对推动相关产业技术升级具有重要意义，现场师生围绕研究细节展开热烈讨论，学术氛围浓厚。

韩院长主持会议

张垠副教授简历：

西安交通大学物理学院副教授，博士生导师，西安省界观材料重点实验室副主任，主要从事磁学与磁性材料的研究已在Nat. Communication，Adv. Mater，Adv. Func.Mater等国际著名期刊发表SCI论文87余篇,他人引用1800余次,授权国家发明专利13项。申请人先后主持国家自然科学基金3项，省部级项目8项，获陕西省自然科学一等奖1项，陕西高等学校科学技术一等奖1项荣获陕西省高校杰出青年，江苏省优秀双创博士、陕西省冶金青年科技标兵等奖励。