公开(公告)号：CN112949005B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202110419561.5

申请日：2021-04-19

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 岩雨 ,  孙瑞泽 ,  卢明星 ,  宿彦京 ,  乔利杰

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/23 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习指导下的高强韧钢设计方法，包括步骤：S1)获取数据并填补缺失部分，形成数据集；S2)选择数据集中的特征数据，形成标准数据集；S3)构建高强韧钢的两个机器学习模型；S4)两个模型评估合格，训练完成；S5)找到前沿点，画出Pareto前沿面，区分已知区域和特征空间；S6)在特征空间内，对特征数据设置步长，画出网格空间，利用模型对每个网格点进行多次的训练预测，得到两个目标的预测高斯分布；S7)应用EGO算法寻找期望提升点，得出对应特征的设计参数值。本发明提供的基于机器学习指导下的高强韧钢设计方法，可帮助设计者便捷、快速的找到特征组合，从而实现高强韧钢成分工艺的设计，完成高强钢强韧性能的优化。

公开(公告)号：CN112949005A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110419561.5

申请日：2021-04-19

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 岩雨 ,  孙瑞泽 ,  卢明星 ,  宿彦京 ,  乔利杰

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/23 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习指导下的高强韧钢设计方法，包括步骤：S1)获取数据并填补缺失部分，形成数据集；S2)选择数据集中的特征数据，形成标准数据集；S3)构建高强韧钢的两个机器学习模型；S4)两个模型评估合格，训练完成；S5)找到前沿点，画出Pareto前沿面，区分已知区域和特征空间；S6)在特征空间内，对特征数据设置步长，画出网格空间，利用模型对每个网格点进行多次的训练预测，得到两个目标的预测高斯分布；S7)应用EGO算法寻找期望提升点，得出对应特征的设计参数值。本发明提供的基于机器学习指导下的高强韧钢设计方法，可帮助设计者便捷、快速的找到特征组合，从而实现高强韧钢成分工艺的设计，完成高强钢强韧性能的优化。