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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多目标优化的材料智能优化设计方法，属于材料设计领域。本发明包括：收集包含材料成分和性能的数据样本；构建能映射材料成分到性能的预测模型，构建能映射材料成分和性能分布的评估模型，融合预测模型和评估模型得到多目标代理模型；求解该多目标代理模型的帕累托阈值前沿；在帕累托阈值前沿中根据两级最优决策方案和需求目标选择兴趣解集，再根据实验得到新样本，若新样本性能达到需求则停止，否则基于新样本进行迭代优化。本发明通过采用机器学习和多目标进化方法同步优化多个材料的性能指标，可以大大减少材料优化设计过程中的试错成本，提高材料优化设计过程的可靠性和可操作性。
主权项：1.一种基于多目标优化的材料智能优化设计方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1、收集包含材料成分和性能的数据样本；步骤2、采用机器学习法构建能映射材料成分到性能的预测模型；步骤3、采用机器学习法构建能映射材料成分和性能分布的分布模型；步骤4、将分布模型与预测模型的输出并入至少一个全连接层，得到多目标代理模型；步骤5、求解所述多目标代理模型的帕累托阈值前沿，并在帕累托阈值前沿中根据两级最优决策法选择与目标需求匹配的候选解集；步骤6、在候选解集上通过实验得到新的材料样本，若所述新的材料样本的指定性能达到设计的期望目标性能值则停止实验，否则以新的材料样本作为数据样本并输入匹配的信息到多目标代理模型，继续执行步骤5至6。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于多目标优化的材料智能优化设计方法
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