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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院

摘要：本发明提供了一种高强韧耐高温RAFM钢，其化学成分为：C：0.12～0.16％，Cr：9.5～10.5％，W：1.6～1.8％，Si：0.48～0.52％，Mn：0.6～0.7％，V：0.23～0.27％，Ta：0.10～0.26％，Zr：0.001～0.005％等；热处理参数为：正火温度1010～1050℃，正火时间20～55min，回火温度600～720℃，回火时间50～90min。本发明还提供了一种上述钢的基于机器学习的设计方法。本发明RAFM钢具有较高的使用温度上限，高温下也具备较好的拉伸性能；同时，本发明构建的机器学习方法的泛化能力强，能快速、高效地设计出合理的成分和热处理参数。

主权项：1.一种高强韧耐高温RAFM钢的基于机器学习的设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、数据采集获取g组RAFM钢的成分、热处理参数、测试温度及其对应的拉伸性能数据；其中，所述拉伸性能为极限抗拉强度UTS和总延伸率TE；每一种RAFM钢的成分、热处理参数、测试温度及其对应的拉伸性能作为一组原始数据；所述成分为组成RAFM钢的元素及其对应的质量百分比；所述热处理参数为RAFM钢的正火温度、正火时间、回火温度及回火时间；步骤2、数据标准化处理对原始数据集中的所有数据进行标准化处理；标准化公式为： 式1中：z为标准化数据，x为原始数据，xmax和xmin分别为原始数据集中每一维变量的最大值和最小值；步骤3、构建正向模型；步骤4、构建逆向模型；步骤5、构建智能筛选模型利用步骤3构建的正向模型和步骤4构建的逆向模型来建立智能筛选模型，用于根据RAFM钢的目标拉伸性能快速设计成分和热处理参数；其中，最终获得的RAFM钢的化学成分及质量百分比含量为：C：0.12～0.16％，Cr：9.5～10.5％，W：1.6～1.8％，Si：0.48～0.52％，Mn：0.6～0.7％，V：0.23～0.27％，Ta：0.10～0.26％，Zr：0.001～0.005％，Y：0.01～0.05％，Ti：0.002～0.012％，N：0.02～0.04％，其余为Fe和其他不可避免的杂质元素；所述RAFM钢的热处理参数为：正火温度1010～1050℃，正火时间20～55min，回火温度600～720℃，回火时间50～90min。

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权利要求：

百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 一种高强韧耐高温RAFM钢及其基于机器学习的设计方法