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基于机器学习的Al-Zn-Mg-Cu合金快速设计
被引量:
1
1
作者
隽永飞
牛国帅
+8 位作者
杨旸
徐子涵
杨健
唐文奇
姜海涛
韩延峰
戴永兵
张佼
孙宝德
《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》
SCIE
EI
CAS
CSCD
2024年第3期709-723,共15页
提出一种基于机器学习的合金快速设计系统(ARDS),以定制所需性能的合金制备策略或预测制备策略所对应的合金性能。为此,分别对3种回归算法:线性回归(LR)、支持向量回归(SVR)和人工神经网络(BPNN)进行建模和比较以训练多性能预测模型。其...
提出一种基于机器学习的合金快速设计系统(ARDS),以定制所需性能的合金制备策略或预测制备策略所对应的合金性能。为此,分别对3种回归算法:线性回归(LR)、支持向量回归(SVR)和人工神经网络(BPNN)进行建模和比较以训练多性能预测模型。其中,应用SVR构建的机器学习模型被证明是最佳的。然后,基于生成对抗网络(GAN)模型原理,构建Al-Zn-Mg-Cu系铝合金快速设计系统(ARDS)。对ARDS的预测可靠性进行验证。结果表明,为了能够获得准确的制备策略,系统中极限抗拉强度(UTS)、屈服强度(YS)和伸长率(EL)的输入上限分别约为790 MPa、730 MPa和28%。此外,基于ARDS预测结果,制备了一种性能优异的新型铝合金材料,其UTS为764 MPa、YS为732 MPa、EL为10.1%,进一步验证了ARDS的可靠性。
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关键词
机器学习
合金快速设计系统
AL-ZN-MG-CU
合金
力学性能
下载PDF
职称材料
题名
基于机器学习的Al-Zn-Mg-Cu合金快速设计
被引量:
1
1
作者
隽永飞
牛国帅
杨旸
徐子涵
杨健
唐文奇
姜海涛
韩延峰
戴永兵
张佼
孙宝德
机构
上海交通大学材料科学与工程学院上海市先进高温材料及其精密成形重点实验室和金属基复合材料国家重点实验室
上海交通大学计算机科学与工程系
上海交通大学先进船舶和深海勘探协同创新中心
出处
《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》
SCIE
EI
CAS
CSCD
2024年第3期709-723,共15页
基金
financially supported by the National Key Research and Development Program of China(No.2020YFB0311201)
the National Natural Science Foundation of China(No.51627802)。
文摘
提出一种基于机器学习的合金快速设计系统(ARDS),以定制所需性能的合金制备策略或预测制备策略所对应的合金性能。为此,分别对3种回归算法:线性回归(LR)、支持向量回归(SVR)和人工神经网络(BPNN)进行建模和比较以训练多性能预测模型。其中,应用SVR构建的机器学习模型被证明是最佳的。然后,基于生成对抗网络(GAN)模型原理,构建Al-Zn-Mg-Cu系铝合金快速设计系统(ARDS)。对ARDS的预测可靠性进行验证。结果表明,为了能够获得准确的制备策略,系统中极限抗拉强度(UTS)、屈服强度(YS)和伸长率(EL)的输入上限分别约为790 MPa、730 MPa和28%。此外,基于ARDS预测结果,制备了一种性能优异的新型铝合金材料,其UTS为764 MPa、YS为732 MPa、EL为10.1%,进一步验证了ARDS的可靠性。
关键词
机器学习
合金快速设计系统
AL-ZN-MG-CU
合金
力学性能
Keywords
machine learning
alloy rapid design system
Al-Zn-Mg-Cu alloy
mechanical properties
分类号
TG146.21 [金属学及工艺—金属材料]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的Al-Zn-Mg-Cu合金快速设计
隽永飞
牛国帅
杨旸
徐子涵
杨健
唐文奇
姜海涛
韩延峰
戴永兵
张佼
孙宝德
《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》
SCIE
EI
CAS
CSCD
2024
1
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