一种高熵合金力学性能预测模型的构建方法

本发明公开了一种高熵合金力学性能预测模型的构建方法，包括：构建高熵合金模型集，包括定义高熵合金组份的比例分配，确定组份结构，一组组份结构对应一个高熵合金模型；对高熵合金模型进行力场参数设置稳定构型；通过拉伸过程模拟获取所述高熵合金模型的力学特征；获取多尺度特征数据集；多尺度包括：环境特征、参考特征和模拟计算特征；对多尺度特征数据集进行特征筛选，获取样本数据集；定义多个回归机器学习模型；采用样本数据集对回归机器学习模型分别进行训练和验证，选择最优的回归机器学习模型，构建力学性能预测模型。根据上述技术方案，可以突破传统方案的局限性，提升了计算效率和预测可信度，显著加速新材料研发周期并降低实验成本。