基于鹅优化算法的合金硬度预测及成分优化方法与系统

本发明公开了一种基于鹅优化算法的合金硬度预测及成分优化方法，其包括以下步骤：S1收集合金的化学成分及其对应硬度数据，构建总数据集并进行预处理；S2基于皮尔逊相关系数和互信息，采用两步筛选法消除冗余成分特征并识别关键成分特征；S3以关键成分特征为输入，硬度为输出，通过网格搜索与交叉验证，筛选初选硬度预测模型并进行超参数优化，得到最终硬度预测模型；S4将其进行成分优化，结合成分约束条件，采用鹅优化算法搜索硬度性能最优的合金成分配比。本发明的合金硬度预测及成分优化方法，不仅实现了对合金硬度的高精度预测，而且显著提高了合金成分优化的效率和准确性，为高性能合金的快速设计提供了科学依据和技术支持。