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一种基于机器学习指导下的高强韧钢设计方法

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本发明公开了一种基于机器学习指导下的高强韧钢设计方法，包括步骤：S1)获取数据并填补缺失部分，形成数据集；S2)选择数据集中的特征数据，形成标准数据集；S3)构建高强韧钢的两个机器学习模型；S4)两个模型评估合格，训练完成；S5)找到前沿点，画出Pareto前沿面，区分已知区域和特征空间；S6)在特征空间内，对特征数据设置步长，画出网格空间，利用模型对每个网格点进行多次的训练预测，得到两个目标的预测高斯分布；S7)应用EGO算法寻找期望提升点，得出对应特征的设计参数值。本发明提供的基于机器学习指导下的高强韧钢设计方法，可帮助设计者便捷、快速的找到特征组合，从而实现高强韧钢成分工艺的设计，完成高强钢强韧性能的优化。

著录项

公开/公告号CN112949005A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-11

原文格式PDF
申请/专利权人北京科技大学;
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申请/专利号CN202110419561.5
发明设计人岩雨;孙瑞泽;卢明星;宿彦京;乔利杰;
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申请日2021-04-19
分类号G06F30/17(20200101);G06F30/23(20200101);G06N20/20(20190101);
代理机构11350 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人李兴林
地址 100083 北京市海淀区学院路30号
入库时间 2023-06-19 11:22:42

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-08-01

授权

发明专利权授予

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