[发明专利]基于支持向量机的非调质钢的点蚀温度预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于支持向量机的非调质钢的点蚀温度预测方法及系统，所述点蚀温度预测方法包括：获取多组非调质钢的点蚀温度实验测量值、实验对应的工艺参数以及非调质钢的元素成分，构成原始数据集；将所述原始数据集按照设定比例划分为训练样本集和测试样本集；采用所述训练样本集和所述测试样本集对支持向量回归模型进行训练和测试，得到非调质钢的点蚀温度预测模型；采用所述非调质钢的点蚀温度预测模型对待测非调质钢的点蚀温度进行预测。本发明通过构建基于支持向量回归模型的非调质钢的点蚀温度预测模型，能够降低非调质钢的点蚀温度的检测难度和实验测量成本。

技术领域

本发明涉及非调质钢的抗腐蚀性能研究技术领域，特别是涉及一种基于支持向量机的非调质钢的点蚀温度预测方法及系统。

背景技术

非调质钢是在传统碳钢的基础上加入铌、钒、钛等微合金化元素，采用控轧(锻)控冷等强韧化方法，达到或接近调质钢力学性能的一类优质结构钢。非调质钢种类多，因突出优点在建筑、桥梁、石油化工、模具、工程机械、汽车零部件制造等诸多领域得到应用。

点蚀被认为是石油化工结构腐蚀最危险形式之一。温度对于点蚀的产生和生长有重要的影响，如在污水处理过程中，石油污水具有高氯、低氧、高温等因素会腐蚀非调质钢，对管路的寿命影响巨大。为了得到具有良好抗腐蚀性能的非调质钢，延长非调质钢在实际应用中的有效使用寿命，对非调质钢的点蚀温度进行研究显得尤为重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于支持向量机的非调质钢的点蚀温度预测方法及系统，能够降低非调质钢的点蚀温度的检测难度和实验测量成本。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

本发明提供了一种基于支持向量机的非调质钢的点蚀温度预测方法，所述点蚀温度预测方法包括：

获取多组非调质钢的点蚀温度实验测量值、实验对应的工艺参数以及非调质钢的元素成分，构成原始数据集；

将所述原始数据集按照设定比例划分为训练样本集和测试样本集；

采用所述训练样本集和所述测试样本集对支持向量回归模型进行训练和测试，得到非调质钢的点蚀温度预测模型；

采用所述非调质钢的点蚀温度预测模型对待测非调质钢的点蚀温度进行预测。

可选地，在采用所述训练样本集和所述测试样本集对支持向量回归模型进行训练和测试之前，还包括：

采用遗传算法对所述工艺参数和所述元素成分进行特征筛选，分别确定工艺参数和元素成分中的最佳特征。

可选地，在将所述原始数据集按照设定比例划分为训练样本集和测试样本集之前，还包括：

对原始数据集中所述点蚀温度实验测量值不同但所述工艺参数和所述元素成分相同的数据进行预处理，得到对应点蚀温度测量值的平均值，并将所述平均值替换原始数据集中的点蚀温度测量值。

可选地，采用所述训练样本集和所述测试样本集对支持向量回归模型进行训练和测试，具体包括：

将所述最佳特征输入至所述支持向量回归模型中，得到输出结果；

根据所述输出结果确定回归相关系数，判断所述回归相关系数是否满足设定阈值范围；

若是，则对所述支持向量回归模型进行超参数优化，将超参数优化后的支持向量回归模型确定为非调质钢的点蚀温度预测模型；

若否，则继续对所述支持向量回归模型进行训练，直至所述回归相关系数满足设定阈值范围，得到非调质钢的点蚀温度预测模型；

通过所述测试样本集对所述非调质钢的点蚀温度预测模型进行测试。

可选地，采用网格搜索法对非调质钢的点蚀温度预测模型进行超参数优化。