一种基于深度学习的钛合金显微组织预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的钛合金显微组织预测方法，包括下述步骤：S1.构建包含基于深度学习的显微组织试样数据扩充模块和基于迁移学习的跨工况显微组织预测模块；S2.对显微组织试样数据进行采集及数据预处理；S3.在基于深度学习的显微组织试样数据扩充模块中，构造数据扩充模型，根据已有工况下的试样数据扩充新工况下的试样数据；S4.在基于迁移学习的跨工况显微组织预测模块中，将已有工况下的试样数据和新工况下的扩充试样数据划分为源域数据集和目标域数据集，对源域数据集进行预训练，然后在目标域数据上进行参数微调得到迁移学习模型；S5.使用迁移学习模型对新工况下的显微组织试样数据进行预测。