微结构定量模拟：基于Pareto最优的调幅分解微结构定量模拟框架

张童弟博士的最新研究题目为“Pareto optimal driven automation framework for quantitative microstructure simulation towards spinodal decomposition”。这一研究带来了一种全新的Pareto最优自动化框架，用于量化Cahn–Hilliard模拟的调幅分解过程，充分利用了有限的实验信息。其框架采用了多种微观结构数据作为目标，以精确确定Cahn–Hilliard模型的超参数和不确定参数。此外，还探索了先进的优化算法和策略，成功验证了框架的普适性。该研究成果将有助于更好地理解调幅分解过程中的微观结构特征，为材料设计和制备提供了新的可能性。