结合不确定性与启发算法的合金比强度优化方法

本发明公开了结合不确定性与启发算法的合金比强度优化方法，包括：构建高熵合金成分及其在高温下的强度数据集；基于成分计算理化性质，采用相关性分析与前向序列选择筛选关键特征子集；比较各机器学习模型的预测性能与不确定性，确定最优模型；选取目标体系，用最优模型对候选体系进行性能预测，结合折刀法估计不确定性，构建上置信边界作为评估指标；将上置信边界作为启发式算法的适应度函数，输出优化后的合金成分及适应度值；实验验证优化成分性能，若未达要求，则将结果反馈，继续优化，直至获得性能达到要求的成分。本发明提供的结合不确定性与启发算法的合金比强度优化方法，解决了现有技术中依赖“试错法”导致高成本、周期长的问题。