一种多目标性能协同优化的六元难熔高熵合金设计方法

    公开(公告)号:CN118213007A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410127746.2

    申请日:2024-01-30

    Abstract: 本发明涉及金属材料设计技术领域,公开了一种多目标性能协同优化的六元难熔高熵合金设计方法,包括:获取数据进行预处理生成数据集;训练多个机器学习模型并对多个模型分别进行特征选择,建立多目标性能预测模型和特征组合;基于特征组合构建候选合金成分空间,通过热力学计算对候选成分空间进行预筛选;使用多目标性能预测模型计算候选合金成分空间的MOEI值并排序;对前列的合金成分空间进行熔炼制备合金,测试获取测试数据;将测试数据返回至训练集中,循环迭代以获得多目标性能协同优化的目标合金材料。本方法基于多机器学习模型预测并引入热力学计算、主动学习进行优化,可以获得强度和韧性都高的六元难熔高熵合金。

Patent Agency Ranking