一种基于机器学习的共晶高熵合金成分设计方法和装置

    公开(公告)号:CN113870957A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111232545.1

    申请日:2021-10-22

    Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的共晶高熵合金成分设计方法和装置,该方法包括:获取训练数据,其中,训练数据中包括输入数据和输出数据,输入数据为合金的成分,输出数据为合金的相组成;将训练数据输入到预先选定的机器学习模型中进行训练,得到训练好的模型;通过模型获取初生相摩尔分数在预定范围内的多组合金成分;对多组合金成分进行统计分析获取对共晶形成具有重要影响的关键元素和与关键元素强相关元素;调整关键元素和与关键元素强相关元素的含量,对共晶高熵合金进行预测得到共晶高熵合金的成分。通过本申请解决了现有方法预测共晶高熵合金所导致的问题,避免了现有方法预测共晶高熵合金的盲目性,从而提高了共晶高熵合金设计的效率。

    一种基于机器学习的共晶高熵合金成分设计方法和装置

    公开(公告)号:CN113870957B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202111232545.1

    申请日:2021-10-22

    Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的共晶高熵合金成分设计方法和装置,该方法包括:获取训练数据,其中,训练数据中包括输入数据和输出数据,输入数据为合金的成分,输出数据为合金的相组成;将训练数据输入到预先选定的机器学习模型中进行训练,得到训练好的模型;通过模型获取初生相摩尔分数在预定范围内的多组合金成分;对多组合金成分进行统计分析获取对共晶形成具有重要影响的关键元素和与关键元素强相关元素;调整关键元素和与关键元素强相关元素的含量,对共晶高熵合金进行预测得到共晶高熵合金的成分。通过本申请解决了现有方法预测共晶高熵合金所导致的问题,避免了现有方法预测共晶高熵合金的盲目性,从而提高了共晶高熵合金设计的效率。

    一种增材制造横向孔成形性高通量评价及优化方法

    公开(公告)号:CN119885525A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411623780.5

    申请日:2024-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种增材制造横向孔成形性高通量评价及优化方法,包括如下步骤:建立横向孔高通量评价模型;采用目标工艺参数制备评价模型;基于不同孔径的成形性,确定极限成形尺寸,并对实际零部件孔径大于极限成形尺寸的横向孔建立相应结构尺寸的高通量优化模型;采用相应的工艺参数制备优化模型;步骤五、基于成形性最佳的优化模型结构。本发明可以高效筛选不同材料的横向孔成形能力及相应的优化目标,在保证最小加工余量、最佳成形质量的条件下,快速获得适用于增材制造的特征结构模型,极大地减少了优化时间。

    一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置

    公开(公告)号:CN113962977B

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202111267998.8

    申请日:2021-10-29

    Abstract: 本申请公开了一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置,该方法包括:获取第一温度下的金属微观组织图像;使用第一训练集的每张图像训练分割模型,其中,使用每张图像训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证,得到此轮训练后的分割模型的评价指标;根据每轮的评价指标选择最优的模型,并获取最优的模型对应的模型参数;使用模型参数构建新的分割模型;使用第二温度下的金属微观组织图像作为第二训练集对新的分割模型进行调整;使用调整后的新的分割模型进行预测得到预测结果。通过本申请解决了现有技术中训练集图像少导致模型预测效果差的问题,从而提高了模型的预测效果。

    一种热等静压消除镍基高温合金铸造件缺陷的预测方法

    公开(公告)号:CN117433854A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311324612.1

    申请日:2023-10-13

    Abstract: 本发明提供一种热等静压消除镍基高温合金铸造件缺陷的预测方法,涉及合金金属成型预测领域。本发明包括如下步骤:步骤一、熔模铸造处理,制备以重量配比制备K424合金试棒;步骤二、热等静压处理,将所得到的试棒采用不同热等静压温度对试棒进行处理;步骤三、γ′析出相采用腐蚀后的试样观察。本发明通过提升热等静压温度可促进内部孔隙闭合,当热等静压温度达到1200℃时可高效闭合孔隙。热等静压过程中孔隙闭合主要包含塑性流动及蠕变两个阶段,热等静压温度升高造成屈服强度降低是促进塑性流动阶段孔隙闭合的主要因素,应力梯度及成分梯度是蠕变阶段孔隙愈合的主要驱动力。

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