摘要
本发明涉及材性能预测技术领域,尤其涉及一种多道焊热影响区冲击韧性预测方法及装置。所述方法包括,获取被焊材料的影响双道次热影响区冲击韧性数据;对所述影响双道次热影响区冲击韧性数据进行预处理,获取目标特征变量;对目标特征变量进行降维处理,并将降维处理后的数据输入机器学习算法中进行训练和验证,得到机器学习模型;基于所述机器学习模型,预测目标被焊材料多道焊热影响区的冲击韧性。本发明基于低合金钢双道次热模拟实验数据和机器学习技术的多道焊热影响区冲击韧性预测方法,考虑了被焊材料(母材)的化学成分、原始的显微组织和冲击性能,以提高焊接工艺设计的效率和焊接接头的可靠性。
技术关键词
机器学习算法
热循环
变量
构建机器学习模型
预测装置
粒状贝氏体
交叉验证法
数据
焊接工艺设计
组织
性能预测技术
机器学习技术
奥氏体
训练集
低合金钢
裂纹
焊接接头
速度
参数