一种基于机器学习预测镁锂合金抗腐蚀性能的方法

本发明公开了一种基于机器学习预测镁锂合金抗腐蚀性能的方法，属于金属材料设计技术领域；所参与预测的金属元素包括Mg、Li、Al、Zn、Si、Ca、Sn、Y、Nd、Gd、Ce、Zr、La、Mn和Er，所述预测方法包括以下步骤：基于机器学习算法，利用所建立的数据库中的训练集对模型参数进行训练；再利用测试集对模型进行评估，预测镁锂合金中不同含量元素所形成不同合金的Ecorr和icorr的值。本发明通过机器学习算法对镁锂合金多种不同元素含量所形成的不同成分的合金的电化学腐蚀行为进行预测，从而有效判断该种合金的耐腐蚀性能，同时对未来镁锂合金抗腐蚀性能的研究以及抗腐蚀镁锂合金的设计起到重要的辅助作用，有效的解决了当前快速、准确的去评估材料的耐腐蚀性能。