基于正交试验和PC-Kriging代理模型的材料成分优化设计方法技术

本发明专利技术涉及材料成分优化设计领域，公开了一种基于正交试验和PC‑Kriging代理模型的材料成分优化设计方法，包括如下步骤：步骤S1，确定优化元素及其水平数；步骤S2，选择正交表；步骤S3，JMatPro软件计算材料性能；步骤S4，构建PC‑Kriging代理模型；步骤S5，计算成分配比的材料性能；步骤S6，明确材料成分优化目标、获取材料成分优化设计结果；采用正交试验使正交表对应材料的成分配比，构建成分配比与材料性能之间映射关系的PC‑Kriging代理模型，JMatPro软件仅对正交表中的少量数据进行计算得到材料的性能数据即可，再通过构建好的PC‑Kriging代理模型进行优化计算，最终获取满足要求的成分配比，适用于材料元素变化范围大的情况，并能够缩短材料研发周期和成本，提高材料成分优化设计的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及材料成分优化设计领域，具体地涉及一种基于正交试验和pc-kriging代理模型的材料成分优化设计方法。

技术介绍

1、材料的化学元素成分通过材料组织间接对材料性能产生影响，因此材料的元素成分优化是改善材料性能的重要手段，常规的成分优化设计方法是根据工件对材料性能的要求，配置大量不同成分的元素配方，然后熔炼试制，并对每个成分的工件进行性能测试对比，进而选出最优的成分配方。

2、如申请号为“cn202310704453.1”、专利名称为一种基于材料基因工程的合金材料成分设计优化方法的中国专利技术专利。该专利技术通过jmatpro软件生成每组合金成分下材料的性能数据集；利用材料基因工程方法，将数据集作为人工神经网络初始训练数据进行网络训练，获得合金元素组分对性能参数的影响规律，建立预测值；建立合金成分优化设计的约束条件，选取某一性能为目标函数值；通过优化计算，搜索使目标函数值打到最大值的合金成分配方。而神经网络训练需要大量的训练样本数据，为得到高精度的网络模型，前期使用jmatpro软件生成网络训练所需的材料性能数据也需要大量时间。...

【技术保护点】

1.一种基于正交试验和PC-Kriging代理模型的材料成分优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的材料成分优化设计方法，其特征在于，在步骤S2中还包括步骤S21：筛选常用正交表，若有合适的常用正交表，则选择合适的常用正交表；若无合适的常用正交表，则选择最接近的常用正交表，并对所选的常用正交表进行改造。

3.根据权利要求2所述的材料成分优化设计方法，其特征在于，所述改造的方法包括拟水平法和/或组合法。

4.根据权利要求1至3任一项所述的材料成分优化设计方法，其特征在于，所选材料为40CrNiMoA钢，所需优化的化学元素包括C、...

【技术特征摘要】

1.一种基于正交试验和pc-kriging代理模型的材料成分优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的材料成分优化设计方法，其特征在于，在步骤s2中还包括步骤s21：筛选常用正交表，若有合适的常用正交表，则选择合适的常用正交表；若无合适的常用正交表，则选择最接近的常用正交表，并对所选的常用正交表进行改造。

3.根据权利要求2所述的材料成分优化设计方法，其特征在于，所述改造的方法包括拟水平法和/或组合法。

4.根据权利要求1至3任一项所述的材料成分优化设计方法，其特征在于，所选材料为40crnimoa钢，所需优化的化学元素包括c、mn、si、cr、ni、mo中的至少一种。

5.根据权利要求4所述的材料成分优化设计方法，其特征在于，所需优化的化学元素为c、mn、si、cr、ni、mo，各个元素的质量分数变化范围为：c：0.37～0.44％；mn：0.5～0.8％；si：0.17～0.37％；cr：0.6～0.9％；ni：1.25～1.65％；mo：0.15～0.25％；

6.根据权利要求5所述的材料成分...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨世锡，张黎平，顾希雯，向家伟，邹晨，杨荣刚，叶胜康，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：