基于机器学习的选择性激光熔化NiTi合金相变温度预测方法

本发明公开了基于机器学习的选择性激光熔化NiTi合金相变温度预测方法，涉及金属材料性能预测技术领域，包括如下步骤：步骤S1：从SLM‑NiTi合金相关实验和文献中收集SLM‑NiTi合金的初始特征数据集，步骤S2：对初始特征数据集进行数据预处理；对标准特征数据集进行特征筛选，形成关键特征数据集；步骤S3：将关键特征数据集随机分成训练集和测试集，采用多种机器学习算法，将筛选得到的关键特征作为模型的输入特征，SLM‑NiTi合金的相变温度特征集作为目标特征，构建多个SLM‑NiTi合金相变预测模型，在训练集上进行训练；步骤S4：训练完成后对测试集进行预测，获取其中最优的SLM‑NiTi合金相变预测模型。