【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于合金设计领域，具体涉及一种基于钼当量和铁当量的trip钛合金成分分析方法。
技术介绍
1、trip钛合金由于其可以通过调整塑性变形机制以实现良好的强韧性匹配而被视为替代传统亚稳β钛合金的理想材料。该类合金可以较好的满足由于航空航天飞行器的快速发展，对结构材料提出的越来越高的轻量化和力学性能的要求。图由于其简易、直接的特点，成为了目前应用最为广泛的trip钛合金成分设计方法。目前这种方法已经在ti-12mo，ti-1023，ti-10mo-1fe等合金上得到了证实。然而，图在预测塑性变形机制时的精度相对较低，尤其是对于元素组成相对复杂的合金体系。这一问题极大的限制了新型trip钛合金的研发速度。
2、随着人工智能的发展，机器学习方法被尝试应用于合金设计领域，并取得了良好的效果。尽管机器学习方法已经证实了在合金设计上的潜力，但该方法极大的依赖准确的数据集以及高精度的机器学习模型。数据集的建立以及机器学习模型的开发提高了机器学习方法的应用门槛，在使用该方法进行trip钛合金设计时同样不够直观、便捷。这两种问题也限制了...
【技术保护点】
1.一种基于钼当量和铁当量的TRIP钛合金成分分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于钼当量和铁当量的TRIP钛合金成分分析方法，其特征在于，所述新数据集是采用Stacking模型生成得到，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于钼当量和铁当量的TRIP钛合金成分分析方法，其特征在于，在钼当量-铁当量图中，发生TRIP效应的概率，获取过程包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于钼当量和铁当量的TRIP钛合金成分分析方法，其特征在于，所述亚稳β钛合金原始数据集包括：以合金元素、固溶处理温度、固溶处理时间、值、值、...
【技术特征摘要】
1.一种基于钼当量和铁当量的trip钛合金成分分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于钼当量和铁当量的trip钛合金成分分析方法，其特征在于，所述新数据集是采用stacking模型生成得到，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于钼当量和铁当量的trip钛合金成分分析方法，其特征在于，在钼当量-铁当量图中，发生trip效应的概率，获取过程包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于钼当量和铁当量的trip钛合金成分分析方法，其特征在于，所述亚稳β钛合金原始数据集包括：以合金元素、固溶处理温度、固溶处理时间、值、值、钼当量以及铁当量作为亚稳β钛合金原始数据集的输入，亚稳β钛合金原始数据集的输入即为多种trip效应的影响因素；以是否发生trip效应作为亚稳β钛合金原始数据集的输出。
5.根据权利要求2所述的一种基于钼当量和铁当量的trip钛合金成分分析方法，其特征在于，采用多种基础...
【专利技术属性】
技术研发人员：张浩宇，刘知多，臧喜民，孙琳凡，周舸，张楠楠，吴玉胜，陈立佳，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：
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