一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法、电子设备及存储介质技术

一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法、电子设备及存储介质，属于金属材料设计技术领域。为预测金属的力学性能，本发明专利技术从文献中采集基于冷坩埚定向凝固技术得到的钛铝基合金的合金成分、实验参数及力学性能，设置钛铝基合金的合金成分和实验参数为输入变量，设置抗拉强度、伸长率、纳米硬度和片层间距作为输出变量。对采集的数据进行预处理，数据划分为训练数据和预测数据，对训练‑测试数据进行分配以防止过拟合并确定最合适的数据分配比例，以提高机器学习算法的学习效率和预测精度。将分配好的数据分别输入到多元线性回归和随机森林回归算法中进行机器学习训练，通过分析学习结果评价预测程度的合理性和输入变量对输出变量的影响程度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于金属材料设计，具体涉及一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、钛铝基合金因其低密度、高强度和优异的高温性能而成为制造汽车和航空航天发动机零部件的重要材料之一。但钛铝基合金在室温下的塑性较低、可加工性差，合金的力学性能亟需提高。为了提高钛铝基合金的力学性能，一个重要方法是添加和调整合金元素的组成。通过添加合金化元素，例如nb、mo、cr和w等可以控制钛铝基合金的微观组织结构，进而改善合金的相组成，促进位错运动，提高合金的塑性，而且它们还有利于改善合金的抗氧化和抗蠕变等综合力学性能。但这些元素属于高熔点难熔元素，其溶解度低、扩散速度慢，导致分布不均匀，偏析缺陷严重。针对这些问题，另一个解决的办法是采用冷坩埚定向凝固技术对合金的凝固组织进行调控，发挥组织中片层结构取向的有利作用，进一步提高合金的力学性能。

2、虽然通过合金元素调整和冷坩埚定向凝固技术赋予了合金较为优异的力学性能，但其最关键的缺点是样品制备需要大量的时间，还需要相当多的时间和多次试错来了解其力学性能。为了克服这些问题，设计了一种涉本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法，其特征在于，步骤S1中采集的钛铝基合金的合金成分包括Ti、Al、V、Nb、Cr、Si、W、B、Y、C，采集的实验条件包括输入功率、抽拉速度。

3.根据权利要求2所述的一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法，其特征在于，步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法，其特征在于，步骤S3中多元线性回归算法的表达式如下：>

5.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法，其特征在于，步骤s1中采集的钛铝基合金的合金成分包括ti、al、v、nb、cr、si、w、b、y、c，采集的实验条件包括输入功率、抽拉速度。

3.根据权利要求2所述的一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法，其特征在于，步骤s2的具体实现方法包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种提高钛铝基合金成分设计效率的机器学习方法，其特征在于，步骤s3中多元线性回归算法的表达式如下：

5.根据权利要求4所述的一种提高钛铝基合金...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁宏升，郭承美，张康，梁贺，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：