【摘 要】
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近年来科技的飞速发展对高性能合金的快速开发提出了更高的要求,传统的合金设计方法开发周期长,开发成本高,难以满足社会需求。随着计算机技术的不断发展,机器学习方法被成功应用于各个领域。本文将以钛合金为载体,在材料学科小数据集的基础上,将合金体系关键特征参数与机器学习方法相结合,成功构建高性能合金的设计及工艺优化方案。本文利用XGBoost算法,结合钛合金体系内特征函数和遗传算法,构建了团簇式嵌入的机器
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近年来科技的飞速发展对高性能合金的快速开发提出了更高的要求,传统的合金设计方法开发周期长,开发成本高,难以满足社会需求。随着计算机技术的不断发展,机器学习方法被成功应用于各个领域。本文将以钛合金为载体,在材料学科小数据集的基础上,将合金体系关键特征参数与机器学习方法相结合,成功构建高性能合金的设计及工艺优化方案。本文利用XGBoost算法,结合钛合金体系内特征函数和遗传算法,构建了团簇式嵌入的机器学习Ti-Mo-Nb-Zr-Sn-Ta系低弹β-Ti合金成分优化方法。依托高强韧工程Ti合金TC21利用XGBoost算法初步建立了热处理工艺、微观组织及力学性能之间的机器学习模型,结合遗传算法完成了对网篮组织及双态组织的热处理工艺优化,具体结论如下:（1）基于公开发表的数据建立低弹β-Ti合金数据库,并将表征β结构稳定性的Mo当量作为特征参数嵌入数据库中。利用XGBoost算法建立了低弹β-Ti合金模型,并将该模型同遗传算法相结合,在团簇成分式的有效约束下简化了合金成分,极大地降低了实验验证难度。通过设定不同的目标函数成功设计了五种不同的新型低弹β-Ti合金。（2）五种新型低弹β-Ti合金的验证实验结果表明新设计合金弹性模量的实验值和预测值高度吻合,在Mo当量和团簇成分式对合金成分的共同约束下,利用机器学习方法可以精准高效的设计新型合金。（3）基于公开发表的研究分别建立TC21合金“热处理工艺-微观组织信息-屈服强度”的数据库D1和“热处理工艺-微观组织信息-断裂韧性”数据库D2,并利用XGBoost算法分别建立TC21屈服强度模型A1和断裂韧性模型A2。（4）在反向优化过程中为了实现热处理工艺同微观组织之间的约束,分别针对网篮组织和双态组织建立了数据库D3和数据库D4,以此为基础完成了TC21网篮组织模型B1,B2及双态组织模型C1,C2,C3,并在上述模型的约束下,将屈服强度模型A1和断裂韧性模型A2嵌入遗传算法框架完成了TC21合金热处理工艺的优化过程。
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