一种基于神经网络模型的合金成分优化方法

本发明提供了一种基于神经网络模型的合金成分优化方法，用于优化镍基高温合金的合金成分：首先针对所要制备的目标合金，制作数据集训练神经网络模型，所述模型的输入为合金成分，模型的输出为合金性能；之后使用所训练的模型预测合金性能，并依据模型预测结果优化调整合金成分。本发明提供的基于神经网络模型的合金成分优化方法，实现合金成分的快速优化，能够减少大量人力物力的投入。