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Machine-learning-assisted prediction of the mechanical properties of cu–al alloy

International Journal of Minerals,Metallurgy and Materials 2020年第3期27卷 362-373页

作者： Zheng-hua Deng Hai-qing Yin Xue Jiang Cong Zhang Guo-fei Zhang Bin Xu Guo-qiang Yang Tong Zhang Mao Wu Xuan-hui Qu Collaborative Innovation Center of Steel Technology University of Science and Technology BeijingBeijing 100083China Chongqing Engineering Technology Research Center for Light alloy and Processing Chongqing Three Gorges UniversityChongqing 404000China Beijing Advanced Innovation Center for Materials Genome Engineering Beijing 100083China Institute for Advanced Materials and Technology University of Science and Technology BeijingBeijing 100083China

The machine-learning approach was investigated to predict the mechanical properties of cu–al alloys manufactured using the powder metallurgy technique to increase the rate of fabrication and characterization of new materials and provide physical insights into their *** algorithms were used to construct the prediction models, with chemical composition and porosity of the compacts chosen as the *** results show that the sequential minimal optimization algorithm for support vector regression with a puk kernel(SMOreg/puk) model demonstrated the best prediction ability. Specifically, its predictions exhibited the highest correlation coefficient and lowest error among the predictions of the six models. The SMOreg/puk model was subsequently applied to predict the tensile strength and hardness of cu–al alloys and provide guidance for composition design to achieve the expected values. With the guidance of the SMOreg/puk model, cu–12al–6Ni alloy with a tensile strength(390 MPa) and hardness(HB 139) that reached the expected values was developed.

关键词： powder metallurgy tensile strength hardness machine learning cu–al alloy SMOreg/puk

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