一种基于自注意力机制的LPBF铝合金性能预测方法及系统

本发明公开了一种基于自注意力机制的LPBF铝合金性能预测方法及系统，属于金属材料科学技术领域。该方法包括：获取若干种铝合金的成分、热力学参数及其对应的目标性能值作为数据集样本；对样本中铝合金的元素进行词嵌入编码获取元素向量；对样本中铝合金元素质量分数进行主量元素线性嵌入、微量掺杂元素对数嵌入的双通道编码获取质量分数向量；将编码后的样本输入预测模型中对预测模型进行训练；所述预测模型包括自注意力模块以及预测模块；将待预测铝合金的成分以及热力学参数输入训练好的预测模型中，对待预测铝合金的目标性能进行预测。本发明通过深度挖掘成分‑指标‑性能间的隐式映射关系，建立多元合金体系中元素交互作用的动态权重分配模型，突破传统线性回归方法的维度限制。