控轧控冷（TMCP）
thermo-mechanical control process
用精确的温度—变形—冷却路径来「设计」组织，少加合金也能达到高性能。
ai engineer's view
用训练策略（学习率调度、数据增强）代替加大模型规模来提升效果——同样的参数量，不同的训练路径，性能差很多。
传统提高钢强度的办法是加合金元素，贵且影响焊接性。TMCP 的思路是：用工艺代替成分。
具体做法是精确控制三件事：轧制时的温度区间、每道次的变形量、轧后的冷却速度与终冷温度。通过它们控制奥氏体的再结晶行为和随后的相变产物，得到细小均匀的晶粒——细晶是唯一同时提高强度和韧性的强化机制。
TMCP 是现代高强度低合金钢（HSLA）的技术基础，管线钢、船板、桥梁钢大量依赖它。
对 AI 而言这是个理想场景：输入（温度、压下、冷速曲线）和输出（组织、性能）都可量化，机理模型也存在，适合做代理模型和逆向设计。