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申请/专利权人：湘潭大学
摘要：本发明公开一种γ＇相强化钴基高温合金屈服强度的预测方法，属于钴基高温合金领域。该方法基于γ＇相强化钴基高温合金成分‑热处理工艺‑屈服强度数据集，利用机器学习，以梯度提升算法为基础构建预测模型，实现了对该系列合金不同温度的屈服强度预测。预测模型的输入量为合金成分、热处理工艺参数、测试温度；输出量为屈服强度。该屈服强度预测方法可在较大的成分和温度范围内，对γ＇相强化钴基高温合金的屈服强度做出快速精准的预测，在该系列合金的成分设计以及优化中具有较强的应用价值。
主权项：1.一种γ＇相强化钴基高温合金屈服强度的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.建立数据集；收集γ＇相强化钴基高温合金不同温度下屈服强度的相关数据构建数据集，所述数据包括合金成分、热处理工艺参数、测试温度和相应的屈服强度；所述数据集被随机按照6~8:2~4的比例分为训练集和测试集，其中，训练集的数据用于训练预测模型，测试集的数据用于测试模型精度；S2.建立预测模型；对于S1中构建的训练集，使用不同机器学习算法对预测模型进行训练，选择综合预测性能最好的梯度提升算法构建最优模型；S3.屈服强度预测；将待预测γ＇相强化钴基高温合金的合金成分、热处理工艺参数和测试温度输入到S2获得的最优模型中，得到屈服强度的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘潭大学 一种γ＇相强化钴基高温合金屈服强度的预测方法
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