摘要
本发明公开了一种融合物理规律规律的合金性能的预测方法及系统,所述方法包括:获取元素周期表中所有元素的得到特征因子集;进行特征筛选得到关键特征;将关键特征输入到构建并完成训练的元素性能预测模型中,预测得到各元素的性能值;进而与对应预设的阈值进行比较,得到满足要求的合金元素;结合已有的合金元素,设定合金的成分数据,并根据合金的热力学数据计算获取制造合金时工艺参数和时效析出参数;将合金的成分数据、工艺参数、时效析出参数作为输入,输入到融合物理规律的析出型合金的性能预测模型,输出对应时效性能。所述方法解决了多元合金成分和工艺多因素强耦合高效一体化设计的难题。
技术关键词
性能预测模型
合金
元素
Pearson相关系数
物理
因子
数据
机器学习模型
深度学习模型
时效性
模型超参数
模型预测值
时序
预测系统
阶段
节点数
优化器
训练集
系统为您推荐了相关专利信息
群搜索算法
编码器
异常用户
检测模型训练
正确率