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更新时间:2024-12-27 14:44:03 浏览次数:2 公司名称:天津 鸿运鹏达金属材料销售有限公司
产品参数 | |
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产品价格 | 12 |
发货期限 | 送货上门 |
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针对基于传统机器学习算法的钢铁材料设计中的以上瓶颈问题,徐伟教授团队从物理冶金学与机器学习算法融合的角度出发提出了以物理冶金学为指导的机器学习方法。在该设计方法中,通过使用与强度高度相关的物理冶金参数对原始数据集中进行增维处理,不仅可以将物理冶金信息融入机器学习过程,还可以充分挖掘原始数据内在信息,数据质量,终获得了具有优良泛化能力的预测模型。随后将该预测模型与高通量遗传算法寻优相结合形成了的合金计算设计框架。304不锈钢板
基于该设计框架在10^2小样本数据集下成功设计出新型超高强不锈钢,相比于原始数据集,设计合金体系不仅获得强度而且明显低合金含量。除此之外,通过对比无物理冶金学参与的设计过程清晰地揭示了物理冶金信息参与机器学习性能预测时对模型性能与设计效率的能力。研究结果为基于小样本机器学习算法的钢铁材料设计,以及机器学习算法中物理可解释性的提供了可行思路。321不锈钢板
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