检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

热处理工艺模拟专用材料数据库的设计与实现

金属热处理 2023年第9期48卷 247-252页

作者：张伦凤王治涵赵俊渝安康徐骏顾剑锋上海交通大学材料改性与数值模拟研究所上海200240 重庆齿轮箱有限责任公司重庆402263

材料参数是热处理工艺模拟中至关重要的数据支撑,但目前国内相关的材料数据库十分缺乏,少数现有数据库存在数据准确性低、完整性差、无法共享等问题,且仅通过化学成分区分材料,无法应对热处理工艺模拟对参数的需求。为此,设计出以化学... 详细信息

材料参数是热处理工艺模拟中至关重要的数据支撑,但目前国内相关的材料数据库十分缺乏,少数现有数据库存在数据准确性低、完整性差、无法共享等问题,且仅通过化学成分区分材料,无法应对热处理工艺模拟对参数的需求。为此,设计出以化学成分与微观组织为主的数据结构体,自主开发了一款在线的专用材料数据库。该数据库针对热处理工艺模拟所需的材料参数特性,优化设计了数据存储结构。采用B/S架构设计实现了数据共享,同时提高了数据使用便捷性。另外,该数据库通过采用数据挖掘技术,引入了多元线性回归、贝叶斯线性回归、决策树和随机森林4种机器学习算法,建立了一种创新的数据提取机制。可通过对现有数据的应用分析确定有效的数据提取策略,进而获取当前所需的实际数据,初步解决了当前普遍存在的数据缺失问题,有力支撑了热处理工艺模拟的开展。

关键词：材料数据库热处理机器学习数据挖掘

材料数据库构建及锂离子电池三元正极材料相关规律的知识发现

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

材料数据库构建及锂离子电池三元正极材料相关规律的知识发现

C/SiC复合材料数据库及机器学习性能预测平台的设计与开发

第十七届中国体视学与图像分析学术会议

作者：高怡薛维华王浩杨绍斌辽宁工程技术大学材料科学与工程学院北京科技大学材料科学与工程学院

基于数据的材料规律分析、预测与知识发现是当前信息技术与材料科学相结合的研究热点之一,数据收集与数据库建设是其中的一项基础工作。本研究从材料数据的内容与结构特点出发,设计了以灵活和可扩展的实体-属性-值模式存储材料数据的数... 详细信息

基于数据的材料规律分析、预测与知识发现是当前信息技术与材料科学相结合的研究热点之一,数据收集与数据库建设是其中的一项基础工作。本研究从材料数据的内容与结构特点出发,设计了以灵活和可扩展的实体-属性-值模式存储材料数据的数据库整体架构,并构建了相应管理系统。数据库主要包括材料标识、材料特征、材料表征方法、材料工艺过程和信息来源等五大模块并相互关联,可实现多种类型材料数据的通用性存储。基于此数据库架构,构建了锂离子电池三元正极材料数据库。该数据库数据主要来源于公开发表的相关文献,目前,共存储三元正极材料结构、性能和工艺方法数据6625条,涉及文献394篇。依托上述数据,运用统计分析和机器学习方法,对三元正极材料相关电化学性能规律进行了分析预测,得到了相关规律,如最优成分配比、最佳制备工艺及相应影响规律等,初步显示了材料数据库在研究中的基础作用。另外,本研究也对材料数据库构建与知识发现研究过程中的相关难点与问题进行了梳理与分析探讨。

关键词：材料数据库锂离子电池三元正极材料知识发现

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

机械工程材料 2024年第5期48卷 51-61页

作者：曹文轩史振宇邹斌王继来张成鹏袭建人山东大学机械工程学院高校洁净机械制造教育部重点实验室山东大学材料科学与工程学院济南250061

以MySQL Workbench 8.0为数据库平台,采用三层浏览器/服务器架构,利用PyCharm 2022开发了一套基于Web界面和机器学习技术的C/SiC复合材料数据库系统,该系统包括材料数据库和机器学习模型2部分,具有对材料组分结构、制备工艺、试验性能... 详细信息

以MySQL Workbench 8.0为数据库平台,采用三层浏览器/服务器架构,利用PyCharm 2022开发了一套基于Web界面和机器学习技术的C/SiC复合材料数据库系统,该系统包括材料数据库和机器学习模型2部分,具有对材料组分结构、制备工艺、试验性能等材料研发各阶段的信息查询、添加、修改、删除、搜索以及支持信息管理、设计分析视图、案例推理辅助设计、用户与系统管理等功能。基于神经网络回归算法训练机器学习模型,利用材料微观结构参数预测材料力学性能,对不同微观结构参数的影响权重进行评价,并部署在系统平台中;通过Web用户界面调用机器学习模型,对预留的验证集数据进行拉伸模量和弯曲模量预测。结果表明:机器学习模型预测材料力学性能的精度达到95%左右,训练出来的预测模型具有良好的精度与泛化能力。

关键词： C/SiC复合材料材料数据库 Web系统神经网络性能预测

三元正极材料数据库构建及电化学性能机器学习研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

三元正极材料数据库构建及电化学性能机器学习研究

作者：高怡辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

基于材料数据的规律分析、预测与知识发现是当前信息技术与材料科学相结合的研究热点之一,数据收集与数据库建设是其中的一项基础工作。本研究从锂离子电池三元正极材料数据的内容与特点出发,基于灵活和可扩展的实体-属性-值模式设计了... 详细信息

基于材料数据的规律分析、预测与知识发现是当前信息技术与材料科学相结合的研究热点之一,数据收集与数据库建设是其中的一项基础工作。本研究从锂离子电池三元正极材料数据的内容与特点出发,基于灵活和可扩展的实体-属性-值模式设计了数据库整体架构。基于此数据库架构,构建了锂离子电池三元正极材料数据库。数据库采用关系型数据库,在结构设计上采用纵表模式,存储结构不受字段个数的限制,可以存储具有一定共性的业务数据。该数据库共存储三元正极材料结构、性能和工艺方法数据6625条。以Python作为后端,Bootstrap作为前端框架,Flask作为Web应用框架,My SQL为后台数据库,开发了相应的数据管理系统。该系统主要包括材料标识、材料特征、材料表征方法、材料工艺过程和信息来源等五大模块,各模块之间相互关联,共同管理材料数据。依托上述数据库及管理系统,运用统计分析和机器学习方法,对其中的数据进行了数据挖掘,对镍钴锰(NCM)三元正极材料相关电化学性能规律进行了分析预测。运用直观的统计分析方法分析了首次放电容量的频数分布,主要包括数据分布集中趋势和较高放电容量区间的分布情况。分析表明,制备方法相同时,Ni、Co、Mn元素含量比为8:1:1时优于含量比为1:1:1、5:2:3和6:2:2时得到的首次放电容量性能;元素含量相同时,整体结果表明共沉淀制备方法获取得到NCM三元材料性能较好。运用Weka3.9软件,采用机器学习方法建立了基于元素含量和制备方法等材料信息的首次充电容量值和首次库伦效率的预测模型。结果表明,随机森林模型在预测电化学性能时能够实现较高精度。采用最优模型对首次放电容量和首次库伦效率进行预测,得到的相关系数(CC值)分别为0.7617和0.7014,表明首次充电容量和首次库伦效率与元素含量和制备方法有较大的关联性。采用最优模型预测不同制备方法对首次充电容量和首次库伦效率的影响时,共沉淀法得到的CC值分别降为0.6381和0.4889,变化量最大,表明共沉淀法对首次充电容量和首次库伦效率影响较大。采用最优模型预测不同元素含量对首次充电容量的影响时,元素含量比5:2:3和8:1:1时相关系数和误差值变化最大,表明该两种比例对首次放电容量影响较大。在预测不同元素含量对首次库伦效率的影响时得出,元素含量比为6:2:2和8:1:1时对首次库伦效率的影响较大。该论文有图41幅,表18个,参考文献82篇。

关键词：锂离子电池材料数据库三元正极材料统计分析机器学习电化学性能

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

材料数据库的现状与发展趋势

科技创新导报 2018年第34期15卷 149-151页

作者：刘芳宁王越孙瑞侠中国航发北京航空材料研究院北京100000

随着大数据时代的来临和数据分析技术的发展,材料数据库的建设工作在材料领域起到越来越重要的作用。本文首先对国内外材料数据库的发展现状进行了介绍,其次,从存储形式、存储类别、分布式存储和大数据分析手段等方面对材料数据库的发... 详细信息

随着大数据时代的来临和数据分析技术的发展,材料数据库的建设工作在材料领域起到越来越重要的作用。本文首先对国内外材料数据库的发展现状进行了介绍,其次,从存储形式、存储类别、分布式存储和大数据分析手段等方面对材料数据库的发展趋势进行分析,最后,本文结合现有航空材料数据库阐述了材料数据库发展面临的数据库标准化问题、数据管理问题、材料数据安全性和风险性问题、材料数据相关工作的评价问题。

关键词：材料数据库计算机应用发展

在线材料数据库进展与NIMS/MatWeb案例研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

材料工程 2013年第11期41卷 89-96页

作者：高志玉刘国权北京科技大学新金属材料国家重点实验室北京100083 辽宁工程技术大学材料科学与工程学院辽宁阜新123099 北京科技大学材料科学与工程学院北京100083

在线材料数据库是现代信息技术背景下产生的获取信息的新模式,在新材料设计、材料选择、决策咨询等方面应用广泛。能够及时掌握在线材料数据库新动态,准确、高效利用在线材料数据库进行科学研究与工程应用研究尤为重要。本文介绍了在线... 详细信息

在线材料数据库是现代信息技术背景下产生的获取信息的新模式,在新材料设计、材料选择、决策咨询等方面应用广泛。能够及时掌握在线材料数据库新动态,准确、高效利用在线材料数据库进行科学研究与工程应用研究尤为重要。本文介绍了在线材料数据库的最新进展,并以NIMS和MatWeb国际著名在线材料数据库为例,从数据服务内容、检索功能、检索结果的处理等方面进行分析与对比,以期对科研人员准确选择以及高效利用在线材料数据库提供帮助。未来在线材料数据库的发展趋势为:Web集成一站式服务,数据类型更多、数据规模更大、数据更规范,基于数据库的衍生信息服务更完善。

关键词：材料数据库材料信息学在线数据库发展趋势

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

航空发动机材料数据库的构建与应用

航空动力 2022年第6期 52-55页

作者：王越孙瑞侠刘芳宁中国航发航材院

材料的各种基本性能和使用性能既是材料研究的主要指标,又是发动机结构设计、强度计算、寿命预测和结构安全评定的前提条件,而材料数据库及相关信息技术则是更有效利用这些数据的关键。对材料数据资源归口管理,建立高水平的材料数据库,... 详细信息

材料的各种基本性能和使用性能既是材料研究的主要指标,又是发动机结构设计、强度计算、寿命预测和结构安全评定的前提条件,而材料数据库及相关信息技术则是更有效利用这些数据的关键。对材料数据资源归口管理,建立高水平的材料数据库,实现材料数据的资源共享,将助力提高航空发动机的研发效率。

关键词：信息技术材料数据库发动机结构航空发动机材料寿命预测研发效率强度计算资源共享

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

材料数据库系统在车身设计选材中的应用研究

新技术新工艺 2018年第2期 59-63页

作者：张赛孟宪明吴昊黄亚峰方锐中国汽车技术研究中心汽车工程研究院天津300300

基于车身材料数据库平台的车身材料专家选材系统,可以充分发挥车身材料数据库强大的对材料基础性能数据的存贮能力、方便的分类检索能力和计算机的快速计算能力,使其对评价开发车型不同部位的车身材料筛选以及大量数据初始化处理等评价... 详细信息

基于车身材料数据库平台的车身材料专家选材系统,可以充分发挥车身材料数据库强大的对材料基础性能数据的存贮能力、方便的分类检索能力和计算机的快速计算能力,使其对评价开发车型不同部位的车身材料筛选以及大量数据初始化处理等评价过程的繁琐复杂性变得快捷化与智能化。在已有的车身材料数据库系统的基础上,开发出了基于车身材料选材适用性评价的方法与工作流程,实现了基于车身材料数据库系统的计算机辅助专家选材与评价系统,为材料数据库系统向智能化方向发展进行了有益的尝试。通过专家系统评价得到的可视化与量化结果,可以直观地反映出性能相近或各有优劣的选材方案之间的差异,减少了工程师仅凭经验甄别选材方案时的主观性或盲目性,为车身选材的科学性与合理性提供了有力的技术保障。

关键词：车身设计材料数据库选材评价

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国材料数据库与公共服务平台建设

科技导报 2015年第10期33卷 50-59页

作者：尹海清刘国权姜雪张瑞杰曲选辉北京科技大学新材料技术研究院北京100083

材料数据对于国家安全、工程服役安全、科技创新、智能制造等方面的重要性在数据时代越来越彰显出来,在2011年美国提出的具有变革意义的材料基因组计划中,材料数据与材料计算模拟、材料实验表征一起,为材料发展全流程研究的三大基本工具... 详细信息

材料数据对于国家安全、工程服役安全、科技创新、智能制造等方面的重要性在数据时代越来越彰显出来,在2011年美国提出的具有变革意义的材料基因组计划中,材料数据与材料计算模拟、材料实验表征一起,为材料发展全流程研究的三大基本工具,使材料研究者与生产管理者进一步充分认识材料数据对加速材料研发进程的推动作用。材料数据具有多样、获取过程复杂、数据间关联关系复杂、知识产权性强等特点,使数据的收集、存储、共享和应用更加复杂。本文就大数据时代下的材料数据的特点、分类、材料数据库的国内外现状对比、中国发展材料数据库与材料数据科学的意义、今后主要发展方向以及存在的问题等方面进行系统分析,提出建设国家材料数据研发与服务公共平台,加大材料数据的收集整合力度,构建国家民用材料数据库与军用材料数据库,开展材料数据及材料数据库相关标准规范建设、定制性专题数据库服务、数据推送服务,同时开展材料信息学、材料数据学等方面的研究,开创并构建材料数据科学这一材料领域新学科。

关键词：材料数据材料基因组材料数据库数据挖掘智能制造材料数据科学