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公开(公告)号：CN118782190A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410674013.0
申请日：2024-05-28
Applicant: 上海大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G06F18/2115
Abstract: 一种基于机器学习辅助的耐高温氧化难熔高熵合金设计方法，包括：收集难熔高熵合金的高温氧化增重数据，建立原始数据集；把合金成分特征描述符转化为原子尺度特征描述符，并与氧化温度特征描述符和氧化时间特征描述符归一化处理后，作为模型的输入，以氧化增重描述符作为输出，用机器学习模型进行建模和训练，筛选得到最优的机器学习模型；采用过滤器法、封装器法、嵌入法进行特征筛选，确定最优特征集；以最优特征集作为输入，用机器学习模型进行再训练；构建虚拟样本并预测氧化增重，从而实现辅助设计耐高温氧化难熔高熵合金。该方法大幅缩短了研发周期，节省了时间和成本。
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