[发明专利]一种基于机器学习的材料屈服强度预测方法在审
| 申请号： | 202110090962.0 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112685962A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 贾云飞;王栋铭;张显程;张勇;蔡轶丞;何志斌;张超;涂善东 | 申请（专利权）人： | 华东理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/18 |
| 代理公司： | 上海智信专利代理有限公司 31002 | 代理人： | 邓琪 |
| 地址： | 200237 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的材料屈服强度预测方法，包括：初步获取若干组待测材料的微观结构参数及其对应的屈服强度，得到初始数据集；根据初始数据集对第一极限学习机模型进行训练，得到初始的屈服强度预测模型；根据初始的屈服强度预测模型的预测结果，有针对性地再获取若干组微观结构参数及其对应的屈服强度，得到真实数据集；利用真实数据集对第二极限学习机模型进行训练和测试，得到最终的屈服强度预测模型；利用待测材料的微观结构参数和最终的屈服强度预测模型预测得到待测材料的屈服强度。本发明的材料屈服强度预测方法，能够以有限的数据量，较为准确地预测待测材料的屈服强度，具有精度高、快速预测、可实施材料性能评估的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 材料 屈服 强度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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