一种基于机器学习的镁合金耐腐蚀性能预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的镁合金耐腐蚀性能预测方法，涉及金属材料性能预测技术领域，所述方法包括如下步骤：获取镁合金耐腐蚀性能数据，对镁合金耐腐蚀性能数据进行预处理，获得镁合金数据集；针对随机森林算法和梯度提升树算法，使用镁合金数据集对预测模型训练优化评估，获得最优预测模型；对最优预测模型，输入镁合金的成分和环境参数，输出耐腐蚀性能预测值。本发明方法能够显著提高预测精度和材料设计效率，适用于骨科植入物、血管支架等生物医学应用，为可降解镁合金的研发提供了一种高效、可靠的技术路径。