然而，氧化鋯中的這種“晶格工程”由于附加的物理約束而變得復雜：需要管理較大的相變體積變化，并實現足夠高的相變溫度，以避免動力學能壘。

在此，來自美國麻省理工學院的Christopher A. Schuh等研究者，提出了一種將晶格工程方法擴展到馬氏體設計的方法，以解決這些額外的約束，結合現代計算熱力學和數據科學工具，跨越尚未有數據的復雜的多成分空間。相關論文以題為“Low-hysteresis shape-memory ceramics designed by multimode modelling”于2022年10月05日發表在Nature上。

馬氏體相變是一種特殊的從一種晶體結構，到另一種晶體結構的快速位移相變。它們廣泛存在于各種類型的晶體材料中，并具有巨大的工程意義，例如，與鋼的硬化、形狀記憶特性的出現和陶瓷的增韌有關。馬氏體相變的大應變，其剪切量可達10%或更多，體積可達5%左右，這引發了一個復雜的力學情況：相變區域必須與周圍未轉化的基體共存，造成相當大的形狀或應變不匹配，必須通過其他方法來適應。由于晶體具有1%量級的彈性極限，馬氏體相變往往與這樣或那樣的有害鍵斷事件有關——這種缺陷的產生是相變遲滯的根本原因。

研究人員最近意識到，可以通過對參與轉換的兩個相的晶格參數的微妙操作來設計遲滯。具體地說，馬氏體理論可用于確定最相容的晶格參數集，即具有最低的界面應變。在這些高度優化的材料中，通過輕微的合金調整，轉變變得理想的相稱；形狀記憶合金在相變過程中通常避免了缺陷的產生，并且在形狀記憶合金中，可以將遲滯大幅度降低到幾個開爾文的數量級。最近的努力已將晶格工程方法，擴展到形狀記憶陶瓷系統；然而，在大應變氧化鋯和哈夫尼亞基陶瓷中，這些努力到目前為止，只實現了120 K左右的最小遲滯值。

在陶瓷的情況下，由于幾個物理差異，工程轉化滯后的挑戰要大得多。首先，氧化鋯的轉化體積變化(約4%或更多)遠高于大多數金屬(一般低于1%)；這種巨大的體積變化抑制了轉化，常常使其在室溫以下發生，且不完全。其次，研究者最近的工作表明，晶格相容性本身并不能控制所有溫度下的相變滯后；在較低的溫度下，移動變換前沿的摩擦起著關鍵作用。這些復雜性表明，馬氏體陶瓷的設計，面臨著相當大的挑戰，而不僅僅是目前最先進的點陣工程。

在此，研究者概述了一種方法，該方法增加了晶格工程與計算熱力學的使用，以尋求可能同時滿足上述附加約束的氧化鋯組合物。因為對于一些感興趣的合金族來說，數據是稀疏的，研究者還引入了數據科學的元素，包括監督機器學習，這有助于跨越復雜的多維搜索空間。其結果是一種新的氧化鋯組合物，具有15 K的遲滯回量記錄，與典型值相比，這是大約10倍的轉化滯回量(大約是目前報道的最佳值的5倍)。這一發現表明，氧化鋯陶瓷，可以表現出與廣泛應用的形狀記憶合金相同的遲滯值，為它們作為可行的高溫形狀記憶材料鋪平了道路。

圖1. 結合機器學習、計算熱力學和晶格工程的多面建模方法預測新型ZrO₂基組合物的形狀記憶特性。

圖2. 不同摻雜劑對ZrO₂形狀記憶陶瓷二元體系中M_s、體積變化(ΔV/V)和λ₂的影響

圖3. ZrO₂-TiO₂-AlO_1.5體系中首選成分的表征

圖4. 目前ZrO₂基形狀記憶陶瓷的低熱滯

綜上所述，研究者提出了一組設計參數，來解鎖形狀記憶陶瓷的低相變滯后，這是廣泛植根于馬氏體相變的物理。研究者還提出了一個多模式建模過程，該過程結合了計算熱力學、數據驅動模型和點陣工程，以成功地穿越這個復雜的多目標空間。這里展示的數據和趨勢共同說明了物理學和相應的設計原則的有效性，并導致了多組分氧化鋯組合物的快速發展，其滯回率達到了創紀錄的15 K。這些發現，不僅解鎖了一種新的和獨特的智能材料的高度可逆轉化，而且還預示了設計馬氏體陶瓷的量身定制滯后和相變溫度優化的特定操作環境。