基于机器学习驱动高熵合金抗氢脆性能检测方法及装置

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基于机器学习驱动高熵合金抗氢脆性能检测方法及装置
申请号:CN202510504105
申请日期:2025-04-22
公开号:CN120369457A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明涉及高熵合金抗氢脆性能检测技术领域,公开了一种基于机器学习驱动高熵合金抗氢脆性能检测方法及装置,包括断裂延伸率的计算、断裂延伸率阈值的设定以及二者的对比。本发明通过统一标准的断裂延伸率来评估高熵合金在氢气环境下的抗脆性,无论样品尺寸如何,都能确保检测的可靠性与可比性。相较于断裂长度的直接比较,断裂延伸率不受样品尺寸的影响,使得不同尺寸的样品可以在统一标准下进行评估,从而避免了因样品尺寸差异而引起的误差。
技术关键词
断裂延伸率 高熵合金 机器学习驱动 性能检测方法 氢气 密度 性能检测技术 性能检测装置 代表 可读存储介质 机器学习模型 尺寸 计算机 速率 模块 处理器 误差
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