基于相图计算和数值仿真辅助机器学习系统预测高熵钎料钎焊性能的方法

本发明公开一种基于相图计算和数值仿真辅助机器学习系统预测高熵合金钎料钎焊性能的方法，涉及材料性能预测技术领域。收集目标高熵合金的综合性能数据和钎焊接头性能特征作为现有数据库；确定高熵合金组分的规定范围并使用相图计算得到的关键性能点，与现有数据库糅合构成基本数据库；使用Simufact welding软件建立有限元仿真模型，对基本数据库进行处理，构成完整数据库；将上述完整数据库输入机器学习系统，训练后使用SHAP算法解析贡献后经过超参数和重复训练，得到高熵合金钎料预测模型；输入对应的数据，即可得到预测的综合性能和钎焊接头性能特征。将上述机器学习预测结果和数据集做统计学对比。结果表明本方法能够准确预测高熵合金钎料的钎焊性能。