本发明公开一种新型
铝合金性能提升的方法,采集训练数据,通过铝合金熔炼铸造在线检测系统对铝合金熔炼过程中成分、热工艺参数进行数据采集并存入数据库中,将性能检测的结果录入数据库,形成材料基因数据库;采用交叉验证法对多种机器学习算法进行筛选,设置合理的成分和工艺参数步长,根据预期的力学拉伸性能进行预测计算,反推铝合金元素含量配比和工艺参数,根据计算所得结果,进行铝合金的生产验证,再将验证所得数据反馈给机器学习模型,进行进一步的迭代优化,使得计算结果不断向目标性能收敛,直至获得目标性能。本发明避免了传统试错法的盲目性,节约了生产所需的人力成本和时间成本,可加速铝合金的产品迭代优化,扩展产品的适用性。
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