基于机器学习制备超低弹性模量钛合金的方法及钛合金

本发明提供一种基于机器学习制备超低弹性模量钛合金的方法及钛合金，方法包括：根据给定的钛合金成分，获取钛合金的成分弹性模量数据；将所述钛合金的成分弹性模量数据划分为训练集和验证集，并根据约束条件虚拟生成待探索钛合金成分空间；通过域对抗神经网络、所述训练集以及所述待探索钛合金成分空间训练预设弹性模量预测模型；通过训练后的预设弹性模量预测模型与遗传算法，获取超低弹性模量钛合金的成分；根据所述超低弹性模量钛合金的成分，通过电弧熔炼制备超低弹性模量钛合金。利用本发明，以缓解数据稀疏性、成分不连续性以及特征异质性导致的过拟合问题，从而实现对未知成分空间的高精度探索。