基于机器学习的Al-Zn-Mg-Cu合金快速设计（英文）

提出一种基于机器学习的合金快速设计系统(ARDS),以定制所需性能的合金制备策略或预测制备策略所对应的合金性能。为此,分别对3种回归算法：线性回归(LR)、支持向量回归(SVR)和人工神经网络(BPNN)进行建模和比较以训练多性能预测模型。其中,应用SVR构建的机器学习模型被证明是最佳的。然后,基于生成对抗网络(GAN)模型原理,构建Al-Zn-Mg-Cu系铝合金快速设计系统(ARDS)。对ARDS的预测可靠性进行验证。结果表明,为了能够获得准确的制备策略,系统中极限抗拉强度(UTS)、屈服强度(YS)和伸长率(EL)的输入上限分别约为790 MPa、730 MPa和28%。此外,基于ARDS预测结果,制备了一种性能优异的新型铝合金材料,其UTS为764 MPa、YS为732 MPa、EL为10.1%,进一步验证了ARDS的可靠性。     

基于机器学习算法的核电结构材料性能预测

核电作为我国能源的重要组成部分,显示出巨大的发展潜力。随着核电技术的不断提高、完善,各类核电结构材料层出不群,寻找性能优异的新型材料成为影响核电站安全性和经济性的重中之重。同时材料信息学的助力使得研究人员可以高效地得到大量试验与计算数据,基于以上数据通过机器学习算法即可预测材料的性能,为新材料的研发提供新的契机。对机器学习原理及方法进行了概述,基于核电合金结构材料数据库构建了适用于核电结构材料性能预测的机器学习系统,并对该系统进行流程介绍和具体示例演示。最后,结合对核电结构材料性能预测机器学习系统的研究,指出机器学习在材料领域存在的问题和未来研究方向,希望利用机器学习方法加速新材料的研发进程。     

基于SISSO和机器学习方法的钙钛矿结构的稳定性预测：新型容许因子建立与验证

由于钙钛矿型材料具有广泛的应用前景,因此对其结构及物理、化学性质的研究一直是材料研究领域的热点之一。其中,利用容许因子(Tolerance factor)来预测钙钛矿型材料的结构稳定性可以帮助研究者发现更多的新型功能材料,而传统的基于离子半径定义的容许因子t_(IR)存在一定的局限性。本文基于SISSO(Sureindependence screening and sparsifying operator)方法和键价模型提出一种新型的容许因子τBV,其可以有效地避免由离子半径带来的局限性。本工作使用机器学习中的决策树算法建立容许因子验证模型,实验结果表明,新型容许因子τ_(BV)可以很好地预测ABO_3型化合物是否具有钙钛矿结构,并大大提高了预测精度。     

基于BPNN、SVR和RF模型的7050合金高温流动应力预测

采用Gleeble-3500热物理模拟机对7050铝合金进行等温热压缩实验，获得了合金在变形温度为300～450℃以及应变速率为0.001～1 s^-1条件下的应力应变数据。在此基础上，建立了经灰狼优化算法(Grey wolf optimization, GWO)优化的反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVR)和随机森林(RF)模型并验证其预测精度。结果表明：经过GWO优化的BPNN、SVR和RF模型预测精度高于原始模型；GWO-BPNN与GWO-RF模型的预测精度比较接近，且均高于GWO-SVR;在外推数据预测上，GWO-BPNN模型的预测精度更高，在内插数据预测上，GWO-RF模型的预测精度更高。不同机器学习模型对流动应力数据的拟合效果不同，其预测精度也存在差异。     

基于改进PSO-SVR的多轴承健康寿命协同预测

为提高轴承剩余使用寿命预测精度,提出一种基于改进PSO-SVR的轴承剩余使用寿命预测方法。选取轴承水平和垂直方向振动信号均方根、峰值因子、峭度因子等参数构造多维退化特征,建立基于SVR的轴承剩余使用寿命预测模型;针对SVR参数优化问题,设计一种动态自适应异步粒子群优化算法,引入Gworst修正了速度位置更新公式,改进了一种基于倒S形函数的自适应惯性权重系数和一种基于惯性权重系数的异步自适应学习因子,能够有效克服局部最优,加快收敛效率,提高回归精度。仿真实验结果表明：提出的方法与GS-SVR、GA-SVR、PSO-SVR、MPSO-SVR相比,具有较高的预测效率和预测精度,预测精度均优于GBDT、RF、DT、GP等经典回归预测方法。     

基于WOA-SVR的电主轴热误差优化建模

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明：鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了所提方法的可行性。     

基于机器学习和多目标优化的耐候钢性能预测和逆向设计研究

针对传统耐候钢研发实验复杂、时间长和成本高等问题，提出了一种基于机器学习和多目标优化的耐候钢性能预测和逆向设计模型，同时附加物理冶金学参数指导建模过程，构建了优化后的SVR、RF和GPR模型预测耐候钢的力学性能和耐腐蚀性能，基于正向预测模型，利用SPEA2实现了对屈服强度、抗拉强度、伸长率和相对腐蚀速率的协同优化。结果表明，相较于最优SVR和RF模型，GPR模型与物理冶金学的耦合可实现耐候钢力学性能的高精度预测，显著降低模型过拟合程度，从而提高泛化性，在抗拉强度测试集中有95.19%的样本相对误差在10%以内，最优模型中决定系数达97.67%。针对耐腐蚀性能预测提出的回归和分类模型均表现出较高的预测准确率，GPR模型中有80.4%的样本相对误差在8%以内，GA-SVM模型的平均分类准确率达到80.93%。利用SPEA2可实现对Q700NH高耐候钢的成分和工艺设计，在该成分与工艺体系下，实验钢具备优异的力学性能和耐腐蚀性能，实现了耐候钢低成本高效率的研发设计。     

基于第一性原理计算的镍基单晶高温合金掺杂的机器学习研究

高温合金的成分设计对其力学性能有至关重要的影响。多种掺杂合金元素的占位构型数量巨大,第一性原理计算成本很高。利用机器学习可加速第一性原理计算对镍基单晶高温合金中掺杂元素占位的研究。使用支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)方法构建机器学习模型,对γ相和γ'相中11种合金元素(M=Al,Co,Cr,Hf,Mo,Ni,Re,Ru,Ta,Ti,W)的单位点置换能(E_(SS))和局部平均键长变化(Δd)分别进行独立预测。结果显示:随机森林方法整体优于支持向量回归,对W、Co、Mo、Re、Cr和Hf等元素的置换能预测平均绝对误差小于300 me V,对Ni、Ta和Ru元素的预测误差在300～500 me V之间,对Ti和Al元素的预测误差大于500 me V;对Δd的预测误差均在10-3量级。证明了基于第一性原理计算的机器学习模型可以对合金新掺杂元素的局部能量和结构变化进行预测,有助于指导多组元合金的成分设计。     

基于支持向量机的镁熔液弱小目标检测

针对镁熔液图像中弱小目标不易检测的问题,提出一种基于支持向量机回归(SVR)的第一气泡检测方法。首先利用支持向量机回归原理的函数回归特性对原图像进行背景逼近;再重构两帧残差图像并对其进行帧差运算;最后通过所提出的阈值分割方法处理并利用形态学开运算识别第一气泡。与BP神经网络背景预测算法对比,SVR算法所获取的帧差图像在信噪比和信噪比增益方面分别提高了17.67%和17.69%,且在实时性方面较优。     

自蔓延高温合成多孔NiTi合金孔隙的SVR预测

根据自蔓延高温合成法(SHS)制备多孔NiTi合金孔隙试验所获得的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立不同反应参数(温度,粒度和压坯密度)下合成的多孔NiTi合金孔隙的SVR预测模型,并与基于误差反向传播神经网络(BPNN)回归模型的预测结果进行比较。结果表明：在相同的训练与测试样本集下所获的SVR预测结果的平均绝对百分误差(MAPE)比BPNN预测模型的要小,其预测精度更高,预测效果更好;SVR-LOOCV预测的MAPE也比BPNN略小,且其预测结果的相关系数达到了0.999。因此,该方法是一种预测SHS法制备多孔NiTi合金孔隙的有效方法,可为SHS合成多孔NiTi提供理论指导     

机载电子设备的故障诊断和趋势预测

提高机载电子设备的可靠性,已成为保证飞机性能的当务之急。本文首先指出机载电子设备失效的主要原因是耗损性故障,接着分析了其常见的故障预测方法,最后给出了采用时间序列自回归（AR）模型和基于支持向量回归的时间序列预测（TS—SVR）模型对某机载雷达故障预测的实例。研究发现,AR模型仅适用于短期预测,而TS—SVR方法推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。因此,将TS—SVR方法应用于机载电子设备的故障预测,可以取得良好的结果。     

机器学习法预测不同应力比6005A-T6铝合金疲劳裂纹扩展速率

本文开展了不同应力比(R为0.05,0.1,0.3,0.5,0.6)条件下的6005A-T6铝合金紧凑拉伸试样疲劳裂纹扩展速率试验,在此基础上采用BPNN、SVR、KNN和XGboost共4种机器学习方法,比较了4种机器学习方法预测6005A-T6铝合金疲劳裂纹扩展速率的能力;作为对照组,利用试验数据拟合得到了传统的Forman疲劳裂纹扩展率方程。结果表明：应力比R对6005A-T6铝合金裂纹扩展速率存在显著影响,相同应力强度因子范围ΔK下,裂纹扩展速率da/d N随R增大而提高,且R的增大会使裂纹更早进入稳定扩展阶段;4种机器学习模型建立的裂纹扩展率预测内推模型均能体现裂纹扩展过程中速率的非线性变化特征,且对试验数据的拟合系数r²均达0.99以上,普遍高于Forman方程的0.82;4种机器学习模型建立的裂纹扩展率预测外推模型,BPNN算法的拟合系数r²仍高于0.99;KNN算法消耗的训练时间最短,XGboost算法具有最佳的疲劳裂纹扩展速率内推预测能力,而BPNN算法则具有更好的扩展率外推预测性能表现。     

Fe掺BaZrS3磁性半导体的制备与研究

硫族钙钛矿是一类新兴的半导体功能材料,具有独特的电子结构与光电性质。本文采用溶胶-凝胶法结合化学气相反应的方法制备了硫族钙钛矿BaZrS₃纳米结构,并且借助掺杂的方法获得了BaZr_1-xFe_xS₃磁性半导体,并对其结构和光、磁学等性能进行研究。结果表明,对氧化物钙钛矿BaZrO₃进行硫化处理,即用同族的S元素替代O元素,样品仍然可以表现出钙钛矿结构,而且硫化处理可以起到降低带隙宽度的作用。同时用具有局域磁矩的3d过渡族金属元素,如Fe进行钙钛矿B位阳离子掺杂,通过控制Fe的掺杂量同样可以系统地调控样品的带隙宽度,而且对于BaZr_99.7Fe_0.03S₃和BaZr_99.5Fe_0.05S₃样品表现出了室温铁磁性。     

基于机器学习的砂型铸造涂料悬浮率的预测

在铸件浇注过程中,涂料是钢液和型腔壁的重要分隔层,其性能对铸件的外观及内部质量有很大的影响.本文中,基于机器学习方法和文献中的数据集,建立了预测铸造涂料悬浮率的支持向量回归(SVR)和反向传输神经网络(BPNN)模型.交叉验证与外部测试验证结果表明,两个模型都具有很高的预测精度和实用价值.本文通过对已有的铸造涂料数据的...     

基于支持向量机的焊缝尺寸预测

焊缝尺寸是决定焊接接头强度及有关性能的重要因素,因此也是焊接质量控制的重要内容.分别以焊接电流、电弧电压以及焊接速度作为输入向量构造样本集,建立CO2焊接焊缝尺寸支持向量机模型,分别运用线性核函数,多项式核函数、高斯径向基核函数以及指数径向基核函数对焊缝熔宽、焊缝熔深以及焊缝余高进行预测.结果表明,采用指数径向基核函数所建立的支持向量机模型可以有效地对焊缝尺寸进行预测,为进一步实现焊缝质量的在线控制提供依据.     

基于SVR模型的水下焊接最佳工艺

焊接工艺参数的确定,是水下焊接研究领域的重要内容,但恶劣的焊接环境使之成为研究的难点. 以水下湿法浅水药芯电弧焊(FCAW)为研究对象,将其看成一个多输入多输出(MIMO)的非线性系统,利用支持向量回归机(SVR)提高建模精度和预测速度. 首先在正交试验设计的基础上,利用SVR构建水下焊接模型,并与多元非线性回归及BP神经网络所构建的模型进行拟合精度的比较,然后将SVR模型融入进化算法(EA)的全局优化中,利用模型计算个体的评价函数,通过种群进化操作,得到满足要求的最优参数. 结果表明,该方案具有使用方便,效率高,精度好的优点,并能推广应用于众多类似领域,具有重要的理论和实践价值.     

波动工况下点焊质量在线预测及模型解释

基于电阻点焊过程的多传感信号特征,面向多种板材组合建立焊点质量在线预测模型,研究了异常工况波动对四类机器学习回归模型的影响,分析了不同模型和输入变量对含异常工况试验数据集的适应性,并采用Shapley值、t-SNE等方法对波动工况下的模型性能进行解释.结果表明,高斯过程回归模型和电阻 + 力信号具有最佳的熔核直径预测性能,焊接电流、热输入能量和电极位移峰值特征对于波动工况具有良好普适性.此外,异常工况引起的信号特征分布差异会显著影响回归预测模型的泛化性能,应尽量减少训练集与数据集差异以提高焊点质量预测的准确性.     

基于人工神经网络的点焊熔核直径预测

从电极位移曲线上提取出的两个特征值及焊接能量值作为输入值,熔核直径为输出值,建立了基于BP算法的铝合金直流点焊熔核直径预测模型.该模型为隐层结点数为5的三层结构,隐层转移函数为Sigmoid函数,输出层的转移函数为线性函数.对实测结果与仿真结果进行了对比分析,结果表明,45.2%的预测值与实测值相差不超过0.5 mm,77.4%的预测误差不超过1 mm,94.3%的预测误差没有超过2 mm.回归分析结果为A=0.878T 0.982.     

基于机器学习的前轴辊锻工艺参数预测

使用基于混合核函数的最小二乘支持向量机算法来进行前轴第1道次辊锻工艺参数的预测,构造混合函数以提高预测模型的预测精度.对工艺参数预测模型进行实验验证,结果表明,与基于单独RBF核的LS-SVM算法相比,混合核函数LS-SVM算法构建的预测模型具有更高的预测精度,由3组不同核函数参数构成的预测模型对最大成形载荷及展宽的平...     

基于特征融合与HPO-RVM的滚动轴承剩余寿命预测

为准确预测轴承的剩余使用寿命,提出基于特征融合与猎食者-猎物优化(HPO)算法优化相关向量机的轴承剩余寿命预测方法。提取时域、频域和时频域特征准确描述轴承的退化状态,利用综合评价指标对提取的特征进行筛选得到敏感特征集;采用核熵成分分析对敏感特征进行自适应融合,得到轴承的退化特征;构建混合核函数作为相关向量机的核函数以提高模型预测性能;最后,利用HPO算法得到混合核函数的参数,将寻优得到的参数用于寿命预测模型的训练。通过对轴承加速退化数据集进行实验,结果表明：所构建的寿命预测模型优于BP、ELM、SVM等模型,构造的混合核函数模型优于高斯核函数模型,采用的优化算法优于粒子群、遗传算法等。