一种基于对比生成方法的钛合金成分设计方法

本发明属于材料智能设计技术领域，尤其涉及一种基于对比生成方法的钛合金成分设计方法，包括数据搜集及处理、设计模型架构、模型训练和成分设计四个步骤，首先收集钛合金材料方向的真实化学成分数据；其次构建两个神经网络模型，模型一用于根据输入的钛合金性能参数生成对应的化学成分，模型二用于对比评估模型一生成的化学成分与真实化学成分之间的差异，然后使用包含真实化学成分和模型一生成的化学成分的训练数据集，通过模型二的损失函数优化模型一的参数；最后根据输入的性能参数生成新的钛合金化学成分。本发明采用对比学习机制，打破了传统试错法周期长、成本高的局限性，有效规避了传统材料设计方法对单一数据库的依赖和垄断问题。