基于机器学习的高熵合金设计与性能预测

课题背景:高熵合金(HEA)是一类由五种或更多种元素以近似等摩尔比组成的合金,具有高混合熵、高热稳定性、高强度和高韧性等优异性能,是一种具有广阔应用前景的新型材料。然而,高熵合金的设计面临着巨大的成分空间和复杂的性能预测问题,传统的实验方法难以满足高效、准确和智能的需求。因此,利用机器学习(ML)技术,结合理论计算和实验数据,建立高熵合金的设计与性能预测模型,是一种有效的解决方案。
课题简介:本课题旨在开发一种基于机器学习的高熵合金设计与性能预测方法,以实现高熵合金的快速筛选、优化和评价。本课题将采用多种机器学习算法,如支持向量机、神经网络、随机森林等,结合多种特征选择和降维技术,如主成分分析、遗传算法、Shapley值等,构建高熵合金的成分-性能关系模型,并利用交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化等方法进行模型的训练和优化。本课题将以硬度、强度、韧性、耐腐蚀性等为目标性能,以Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni等为目标体系,进行高熵合金的设计与性能预测,并与实验数据进行对比和验证。
课题内容:
数据收集与预处理:从文献4 等来源收集目标体系的高熵合金的成分和性能数据,并进行数据清洗、归一化、平衡等预处理操作,得到可用于机器学习的数据集。
特征提取与选择:根据高熵合金的成分信息,计算出多种物理、化学和统计特征,如原子半径、电负性、混合焓、混合熵、带隙、原子大小差异等,并利用主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)、Shapley值(SHAP)等方法进行特征选择和降维,筛选出对性能预测有重要影响的特征。
模型构建与优化:采用多种机器学习算法,如支持向量机(SVM)、神经网络(NN)、随机森林(RF)等,基于所选特征和目标性能,构建高熵合金的成分-性能关系模型,并利用交叉验证(CV)、网格搜索(GS)、贝叶斯优化(BO)等方法进行模型参数的调整和优化,提高模型的准确性和泛化能力。
模型评估与验证:采用多种评估指标,如均方误差(MSE)、决定系数(R2)、平均绝对百分比误差(MAPE)等,评估模型在训练集和测试集上的预测效果,并与实验数据进行对比和验证,分析模型的优缺点和适用范围。
高熵合金设计与预测:利用训练好的模型,对目标体系的高熵合金进行快速筛选、优化和评价,寻找具有最优或接近最优性能的高熵合金成分,并预测其性能值,为实验设计提供指导和参考。
课题创新点:
本课题综合运用多种机器学习算法、特征选择和降维技术、模型优化和评估方法,建立了一种高效、准确和智能的高熵合金设计与性能预测方法,为高熵合金的发现和开发提供了一种新的思路和工具。
本课题以硬度、强度、韧性、耐腐蚀性等为目标性能,以Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni等为目标体系,涵盖了高熵合金的多种重要性能和体系,具有较强的实用性和普适性。
本课题利用Shapley值等方法提高了模型的可解释性,揭示了高熵合金的成分和性能之间的内在联系和影响因素,为高熵合金的理论研究提供了依据和指导。

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