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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于主动渐进搜索的高熵合金逆向设计方法、装置及存储介质。该方法获取高熵合金的化学式和硬度实验值后，进而获取相应的特征参数；对特征参数进行降噪处理并利用遗传算法获取最佳特征集；以硬度实验值为目标变量、最佳特征集为自变量，并利用支持向量回归算法构建并训练高熵合金硬度预测模型；基于预先设定的硬度目标值和训练好的高熵合金硬度预测模型，利用主动渐进搜索方法逆向设计与硬度目标值匹配的高熵合金组成。与现有技术相比，本发明具有简单高效、环保、低成本、可扩展等优点。
主权项：1.一种基于主动渐进搜索的高熵合金逆向设计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取高熵合金的化学式和硬度实验值；基于所述化学式，获取相应的特征参数；对所述特征参数进行降噪处理，并利用遗传算法获取最佳特征集；基于所述最佳特征集，以所述硬度实验值为目标变量、所述最佳特征集为自变量，并利用支持向量回归算法构建并训练高熵合金硬度预测模型；基于预先设定的硬度目标值和训练好的高熵合金硬度预测模型，利用主动渐进搜索方法逆向设计与所述硬度目标值匹配的高熵合金组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 基于主动渐进搜索的高熵合金逆向设计方法、装置及存储介质
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