公开(公告)号：CN113936749A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111200352.8

申请日：2021-10-15

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 侯帅 ,  孙梦玥 ,  王毅颖 ,  李莉 ,  杨丽 ,  房海峰 ,  何明星 ,  王巍 ,  路巍 ,  王立国 ,  霍振宇 ,  安宪军 ,  王鹏 ,  耿华 ,  王超 ,  苑佳

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种通过人工智能预测来制备高熵合金梯度应力改性方法，由数据引入模块、数据处理模块、特征工程、人工智能系统、模型构建模块、训练模型组成，其中：所述数据引入模块与人工智能系统相连，并通过数据引入模块将历史数据引入到人工智能系统中；所述数据处理模块与人工智能系统相连，并通过数据处理模块对历史数据进行清洗、拆分；本发明的有益效果是：通过训练模型将提取的样本传递给机器学习算法进行训练，得到最优数据；根据得到的最优数据将高熵合金铸锭加热至改性加工温度，并进行镦拔改性，完成后冷却至室温，提高了高熵合金制备的效率；通过人工智能预测，提高了自动化水平，降低了人工参与。