顶刊综述：高熵合金越硬越耐磨吗？山东大学&阿尔伯塔大学团队系统解析耐磨材料的设计逻辑

摩擦与磨损广泛存在于机械装备的运动界面，不仅造成能量损失，也是零部件失效的重要诱因。随着航空航天、能源装备、海洋工程等领域不断向高温、腐蚀、高载荷等苛刻工况发展，材料面临的服役环境日益复杂，单纯依靠提高硬度获得耐磨性能的传统设计思路也面临新的挑战。

高熵合金（High-entropy alloys, HEAs）具有广阔的成分和微结构调控空间，可以通过相组成、晶格畸变、第二相及表面反应行为等多个维度调节其力学与摩擦学性能，为新型耐磨材料的设计提供了重要平台。然而，与传统合金相比，高熵合金的摩擦磨损行为同时受到成分、加工、微结构、温度、环境和摩擦界面演化等多重因素影响，其背后的设计规律远比“硬度越高、耐磨性越好”更加复杂。

近期，山东大学与加拿大阿尔伯塔大学联合团队在材料领域综述期刊Progress in Materials Science发表题为“Wear-resistant High-entropy Alloys and Coatings: Tribological Mechanisms, Microstructural Design, and Data-Driven Discovery”的综述论文。论文系统梳理了块体高熵合金、高熵合金涂层以及陶瓷增强和自润滑高熵合金复合体系的研究进展，并进一步讨论了机器学习、分子动力学模拟以及大语言模型辅助材料信息学在耐磨高熵合金设计中的应用。论文旨在将磨损机制、微结构调控、加工过程和数据驱动材料设计联系起来，为耐磨高熵合金及其涂层建立面向实际服役环境的设计框架。论文由山东大学机械工程学院与加拿大阿尔伯塔大学化学与材料工程系合作完成，山东大学唐昀青教授和加拿大阿尔伯塔大学李东阳院士为论文通讯作者。

论文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0079642526001866

01 为什么需要重新思考“耐磨高熵合金”？

但摩擦磨损并不是材料某一个静态参数的简单映射。不同载荷、速度、温度、摩擦副和环境介质会改变主导磨损机制；同一种合金在室温干滑动、高温氧化磨损或腐蚀介质中，甚至可能表现出完全不同的性能排序。因此，如果仍然只围绕“成分—硬度—磨损率”建立简单对应关系，很难解释真实工况下的失效行为，也难以形成具有普适性的材料设计原则。

核心认识

耐磨高熵合金的核心问题，不是“怎样把材料做得更硬”，而是怎样在具体服役条件下，同时获得足够的承载能力、损伤容限和表面适应性。

图1耐磨高熵合金的设计与应用总体框架（引自原论文Fig. 1）

02 越硬越耐磨？答案没有那么简单

经典磨损理论长期强调硬度的重要性。提高硬度通常能够减小犁削深度、抑制塑性变形，因此固溶强化、第二相强化以及陶瓷颗粒增强一直是提高高熵合金耐磨性能的重要手段。

然而，综述汇总的大量研究表明，硬度并不能单独决定耐磨性。过度强化可能伴随塑性和裂纹容限下降；在循环接触载荷下，如果材料不能通过稳定塑性变形释放局部应力，裂纹萌生、扩展和剥层反而可能加快材料损失。换言之，硬度提高所带来的“抗变形优势”，必须与韧性、应变硬化能力以及裂纹扩展阻力协同考虑。

因此，作者提出应把高熵合金的耐磨性理解为一种动态平衡：材料内部需要承担载荷、容纳变形并抑制裂纹；材料表面又需要在摩擦过程中形成稳定的保护结构。最终性能来自硬度、韧性、第二相强化、亚表层演化以及摩擦化学反应之间的共同作用。

03 理解耐磨性的关键：关注“材料—界面”的动态演化

滑动接触过程中，材料表层和亚表层并不是保持不变的。位错增殖、晶粒细化、孪生、裂纹萌生、局部相变等结构演化，与氧化、钝化、磨屑压实和机械混合同时发生，并不断改变实际接触界面。

这一点在高温摩擦中尤其明显。高温常常促进摩擦氧化层形成，但“有氧化膜”并不等于“耐磨”。真正关键的是这层膜是否致密、连续并具有足够的附着稳定性。原论文给出的Fe50Mn25Cr5Al15Ti5高熵合金案例非常直观：400 ℃下形成的氧化层更厚，但内部存在明显孔洞和裂纹；800 ℃下氧化层反而更薄，却更加致密完整，对基体的保护作用更强。

这说明摩擦界面需要被理解为一个不断形成、破坏和重构的动态系统。致密且附着良好的摩擦氧化膜或釉层可以隔离摩擦副与金属基体的直接接触；而多孔、脆性或结合较差的氧化层一旦剥落，反而可能形成第三体磨粒，加剧材料去除。

也正因此，室温干滑动条件下优化得到的“最佳合金”，并不一定适用于高温氧化磨损、海洋摩擦腐蚀、润滑接触或生物医学服役。耐磨材料设计必须以具体工况为出发点，而不是追求脱离环境的“通用最优”。

图2 高温滑动过程中摩擦氧化层的结构与保护作用：更厚并不一定更有效，致密性和完整性更关键（引自原论文Fig. 8(e-g)）

04 高熵合金涂层，不是“变薄的块体合金”

与块体高熵合金相比，涂层可以把高价值合金元素集中布置在关键服役表面，在减少材料用量的同时赋予基体耐磨、耐蚀或高温防护能力，因此更接近许多工程应用场景。

但涂层设计多出了一层复杂性：制备过程本身就是决定性能的一部分。快速凝固可以细化晶粒、形成过饱和固溶体和亚稳相，却也可能带来成分偏析、孔隙、裂纹及较高残余应力；基体稀释会改变原本设计的合金成分；界面结合、热膨胀失配和涂层厚度又会决定裂纹是否沿界面快速扩展。

原论文以激光熔覆FeCrNiMnAl高熵合金涂层为例展示了这一耦合关系：改变激光能量密度会同时改变涂层厚度、晶粒尺度、残余拉应力以及裂纹/孔隙缺陷，最终影响耐磨与耐蚀性能。最优工艺并不是简单追求最高能量输入或最高硬度，而是在组织细化、缺陷抑制、残余应力和表面稳定性之间寻找平衡。

因此，作者强调高熵合金涂层不能简单照搬块体合金的设计思路。涂层研究应从单一“成分驱动”进一步转向“加工—微结构—界面协同设计”。同样，WC、TiC、TiB₂等陶瓷增强相的作用也不应只理解为增加硬度，它们还可以通过载荷传递、晶粒细化、裂纹偏转以及促进稳定摩擦膜形成等方式，同时调节承载能力、损伤容限和表面适应性。

图3 激光能量密度同时影响涂层厚度、残余应力、缺陷、晶粒尺度及耐磨/耐蚀表现（引自原论文Fig. 24）

05 AI正在进入高熵合金设计，但真正的瓶颈不只是算法

高熵合金拥有极其庞大的成分空间，仅依靠传统试错实验寻找最优配方，周期长、成本高，也很难系统解析成分、加工、组织和摩擦学性能之间的复杂非线性关系。机器学习因此成为近年来高熵合金研究的重要方向。

已有工作开始利用混合焓、混合熵、原子尺寸差、电负性、价电子浓度、硬度以及加工和摩擦学测试参数等描述符，对相结构、力学性能和摩擦系数进行预测；分子动力学可以进一步从原子尺度追踪变形、位错及材料去除过程；大语言模型则开始被用于文献数据提取、数据库构建和材料知识组织。

但对于摩擦学而言，数据驱动比看上去更困难。摩擦系数和磨损率高度依赖接触形式、摩擦副、载荷、滑动速度、温度、气氛、润滑状态以及数据处理方法。综述指出，同类甚至相同成分高熵合金在不同研究中报告的磨损率有时可以相差一个数量级以上。若不区分这些条件就直接合并数据训练模型，模型很可能学习到的是实验条件差异，而不是材料本身的规律。

数据驱动的真正难点

相比继续增加模型复杂度，建立标准化、可比较、具有明确物理意义并能量化不确定性的高质量摩擦学数据体系可能更为关键。

因此，下一阶段的重要任务并不是单纯追求更高的预测精度，而是建立标准化实验体系和高质量摩擦学数据库，引入具有物理约束的描述符，并将实验、CALPHAD、分子动力学、机器学习和大语言模型辅助知识提取进行融合，使预测结果能够被解释、被验证并真正用于材料设计。

图4 机器学习对高熵合金涂层摩擦系数影响因素的特征贡献分析，突出制备工艺与工况的作用（引自原论文Fig. 28(b-c)）

06 从“筛成分”走向“面向服役设计”

这篇综述最终给出的并不是某一种“万能耐磨高熵合金”，而是一套更接近真实工程问题的设计逻辑：首先明确服役环境和主导失效机制，再据此确定材料所需的承载能力、损伤容限与表面适应性；随后把成分设计与加工、微结构和界面工程联系起来，并通过标准化实验与多尺度计算获得可比较的数据；最后利用可解释的AI模型进行预测、筛选与逆向设计，再把结果反馈到实验和制造过程中。

作者将这一思路概括为由“机理指导、面向应用、数据赋能”共同驱动的设计框架，并进一步提出“计算指导加工—加工反馈建模—模型加速迭代”的闭环。其核心不是让AI取代实验，也不是让某一个单一性能指标主导材料筛选，而是让实验、模拟、制造和数据模型围绕真实服役需求相互反馈。

服役需求

温度/载荷/环境

材料设计

成分/相/第二相

加工与界面

组织/残余应力/结合

标准化评价

摩擦磨损/数据质量

模型反馈

模拟+AI+迭代

结语

高熵合金提供了前所未有的成分与微结构调控自由度，但自由度越大，越需要清晰的物理约束和工程目标。对于耐磨材料而言，未来真正有价值的进展，很可能不再来自“又找到一个更硬的成分”，而是来自对摩擦界面动态演化、加工—组织—性能关系以及极端工况失效机制的更深入理解。

当标准化摩擦学数据、多尺度模拟与可解释机器学习真正形成闭环，耐磨高熵合金的研究才有望从经验试错进一步走向知识驱动的理性设计，并最终发展出低成本、高可靠、能够面向复杂服役环境的材料与涂层体系。

本文来自“材料科学与工程”公众号，感谢论文作者团队支持。

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