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公开(公告)号:CN118737330A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410681122.5
申请日:2024-05-29
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供一种基于高通量计算耦合机器学习的钛合金设计及制备方法,属于钛合金设计制备技术领域;所要解决的技术问题为:提供一种基于高通量计算耦合机器学习的钛合金设计及制备方法的改进;解决该技术问题采用的技术方案为:确定并选择适合的各合金元素,建立合金体系;建立基于铸态钛合金相关数据的数据集;对建立的数据集进行预处理:将数据集划分为训练集和测试集两部分并进行归一化处理;以数据集中的合金成分数据作为多层感知机机器学习模型的输入值,以数据集中的力学性能数据作为多层感知机机器学习模型的预测目标值,构建钛合金力学性能预测模型;本发明应用于钛合金的设计制备。
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公开(公告)号:CN118067490A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410262537.9
申请日:2024-03-07
Applicant: 中北大学
IPC: G01N1/32 , G01N23/20008 , G01N23/203
Abstract: 本发明涉及钛合金加工技术领域,具体是一种用于EBSD检测的钛合金试样制备方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤S1:将钛合金试样的待测面进行机械打磨;步骤S2:配置电解抛光液;步骤S3:将机械打磨后的钛合金试样进行电解抛光;电解抛光在较低的温度下进行;步骤S4:将电解抛光后的钛合金试样放入低温酒精中进行超声清洗,超声清洗后将钛合金试样取出并冷风吹干;步骤S5:将钛合金试样的待测面进行氩离子抛光。本发明所述的钛合金试样制备方法适配性高,可满足用于EBSD检测的多种状态的钛合金试样的制备,处理后所得到的钛合金试样能够满足EBSD检测对试样表面的严格要求。
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