一种基于机器学习的增材构件拉伸性能定量预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的增材构件拉伸性能定量预测方法，涉及增材构件性能预测技术领域，用于解决现有基于机器学习的预测方式局限于单一性能指标，且对增材构件拉伸性能的预测精度低，无法满足高精度的预测要求的技术问题，本发明的基于机器学习的增材构件拉伸性能定量预测方法，包括：建立数据集；利用layerGraph函数建立网络结构；建立CNN‑BiGRU‑MASA多变量回归预测模型；将数据集输入CNN‑BiGRU‑MASA多变量回归预测模型，通过调整分段常数衰减学习率对模型进行改进，以任一组增材制造的预设参数和拉伸标样特征作为输入，输出为对应增材构件的拉伸性能的预测值。