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Prediction of sintered density of binary W(Mo)alloys using machine learning

稀有金属:英文版 2023年第8期42卷 2713-2724页

作者： He-Xiong Liu Yun-Fei Yang Yong-Feng Cai Chang-Hao Wang Chen Lai Yao-Wu Hao Jin-Shu Wang Key Laboratory of Advanced Functional Materials Ministry of EducationFaculty of Materials and ManufacturingBeijing University of TechnologyBeijing 100124China Department of Materials Science and Engineering University of Texas at ArlingtonArlingtonTX 76019USA

Powder metallurgy is the optimal method for the consolidation and preparation of W(Mo)alloys,which exhibit excellent application prospects at high *** properties of W(Mo)alloys are closely related to the sintered ***,controlling the sintered density and porosity of these alloys is still *** the past,the regulation methods mainly focused on timeconsuming and costly trial-and-error *** this study,the sintering data for more than a dozen W(Mo)alloys constituted a small-scale dataset,including both solid and liquid phases ***,simple descriptors were used to predict the sintered density of W(Mo)alloys based on the descriptor selection strategy and machine learning method(ML),where ML algorithm included the least absolute shrinkage and selection operator(Lasso)regression,k-nearest neighbor(k-NN),random forest(RF),and multi-layer perceptron(MLP).The results showed that the interpretable descriptors extracted by our proposed selection strategy and the MLP neural network achieved a high prediction accuracy(R>0.950).By further predicting the sintered density of W(Mo)alloys using different sintering processes,the error between the predicted and experimental values was less than 0.063,confirming the application potential of the model.

关键词： Sintered density W(Mo)alloy Machine learning(ML) interpretable descriptors Multi-layer perceptron(MLP)

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