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像 AA7075 或 1.4310 这样的材料并不仅仅是一个牌号，而是由化学成分、制造路径和热处理共同塑造的变异性超立方体。文章说明如何用 Matplus EDA 作为中央知识系统组织这一多维求解空间，并使其可用于仿真。

钢铁工业在全球二氧化碳排放中占有显著份额，因此是可持续转型的焦点。可靠的可持续性评估离不开基于质量守恒与能量守恒的、物理一致的材料信息。然而，将物理一致性纳入当前二氧化碳核算方法，对许多现有途径仍是挑战。本文提出一种新方法，将物理一致性与 ESRS 等报告标准相结合。通过对物质流与工艺流系统进行数学数据协调，系统化解不一致与缺失数据。该方法可对钢铁产品从原料开采到回收的全生命周期进行透明、可复现的评估，从而为钢铁行业的循环经济决策提供可靠基础。

沿整条工艺链的材料性能数字化：将材料数据与工艺数字化，以高效开展材料开发与优化的创新方法（第 175 页）。

在保障工艺稳定性的前提下推进材料创新。按照 VDA 231-301 与 BPMN，通过工作流自动化实现数字化材料证书与送样（第 24–25 页）。

用多 CAE 材料信息扩展材料主数据系统，以提高仿真精度并实现高效的材料数据管理。

铝工业循环经济的创新方法，旨在避免降级循环并促进可持续性。

以铝为例，面向可持续工业 5.0 的材料创新。

研究金属材料疲劳性能的统计评价方法，重点提高寿命预测水平。

通过数字工具与仿真加速绿色钢铁生产技术的创新方法。关注材料、工艺与能量流的优化。

通过物质流与能量流的基于模型分析，提高钢铁回收效率。聚焦循环经济与可持续工艺。

高效管理实验室试验数据，并将其集成到企业级知识管理系统中，以优化工艺。

在 CAE 仿真中应用先进材料模型，提高结构材料预测精度。

将先进钢铁材料模型集成到数字化产品开发中，通过有效的材料知识管理提升产品质量与可持续性，并降低成本。

基于仿真方法，开发并表征用于车身零件的新型超高强度钢。

介绍将先进材料模型集成到 PLM 系统中，通过仿真与材料试验优化开发流程。

本文发表于 IT & Production（2017 年第 6 期），讨论精确材料数据及其仿真对优化生产过程的重要性，并介绍 JMatPro 等可准确计算各类合金材料性能的软件方案。