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技術(shù)文章

基于機器學(xué)習(xí)的ODS鋼硬度與屈服強度預(yù)測

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基于機器學(xué)習(xí)的ODS鋼硬度與屈服強度預(yù)測


摘要:氧化物彌散強化鋼(ODS)具有優(yōu)異的力學(xué)性能和顯著的耐輻照、耐腐蝕和抗氧化性能,是可用于第四代核反應(yīng)堆的一種非常有前途的包殼材料。在這項工作中,結(jié)合不同微觀表征手段研究了八種ODS鋼的基體晶粒形貌、彌散形貌和氧化物顆粒相。并收集了不同ODS鋼的500多個數(shù)據(jù),并使用420個項目進(jìn)行機器學(xué)習(xí)(ML)建模,將微觀結(jié)構(gòu)特征作為特征變量被引入到ML算法中。利用平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)和決定系數(shù)()來對比不同模型的優(yōu)劣,從而選擇最佳模型,驗證材料性能的準(zhǔn)確性。結(jié)構(gòu)表明,ML模型具有精確預(yù)測ODS鋼硬度和屈服強度的潛力,從而為新型ODS鋼的設(shè)計和優(yōu)化提供有價值的理論框架。

研究方法:1顯示了整個ML模型的工作流程圖,模型訓(xùn)練的方法包括:邏輯回歸算法(LR)、支持向量回歸算法(SVR)、K鄰近回歸算法(KNR)、多層感知機算法(MLP)、核嶺回顧算法(KRR)、隨機森林回歸算法(RFR)以及梯度提升算法XGB)。從谷歌學(xué)術(shù)和CNKI收集了500多組關(guān)于ODS鋼的數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集包括化學(xué)成分、熱處理工藝、微觀結(jié)構(gòu)描述符(如氧化物顆粒的平均尺寸、數(shù)量密度、顆粒間距和體積分?jǐn)?shù))和機械性能等信息。

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1. 模型工作流程圖。

1. 特征與描述的類型。

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結(jié)果:2給出了不同ODS鋼中基體晶粒的STEM-HAADF圖像和尺寸分布圖。ODS鋼的基體晶粒在垂直于擠軸的橫截面上是等軸的。

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2. 不同ODS鋼微觀組織尺寸分布圖。

十五個描述符之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)在圖3中。圓圈越大,紅色越深,相關(guān)性越強??梢钥吹?, 、鋯和鈦之間以及鉻和鋁之間具有高度的存在線性相關(guān)性;納米顆粒的平均尺寸(AS)和其體積分?jǐn)?shù)(VF)之間存在線性相關(guān)性。表明具有高線性相關(guān)性的兩個特征可以在某種程度上相互替代。

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3. 隨機森林篩選后各特征值組合的相關(guān)系數(shù)。

4顯示了六種硬度預(yù)測算法模型的RMSE、MAE值。XGB模型具有低的RMSE值與MAE值,最高的值,表明與其他回歸模型相比具有更好的預(yù)測準(zhǔn)確性。

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4. 不同ML模型關(guān)于硬度數(shù)據(jù)集的預(yù)測。

5給出了不同模型在評估數(shù)據(jù)集上屈服強度的預(yù)測能力對比。從圖中可以

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看出,XGB模型具有最佳的預(yù)測性能。

5. 不同ML模型關(guān)于屈服強度的預(yù)測。


6給出了會影響硬度和屈服強度的輸入變量的重要性順序。熱處理工藝化學(xué)成分以及微觀結(jié)構(gòu)參數(shù)對硬度以及屈服強度的影響有所差異。對硬度的影響顯著的是熱處理工藝,而對屈服強度的影響的則是化學(xué)成分。

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6. 不同數(shù)據(jù)特征對硬度以及屈服強度影響的重要性順序。

7顯示了五種ODS鋼的維氏硬度的測量值和XGB模型預(yù)測值,預(yù)測值與實驗測量值之間的誤差不大,均在可接受的范圍內(nèi)。表2為屈服強度的測量值與預(yù)測值的對比,誤差同意是可以接受的。

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7. 硬度的測量值與預(yù)測值對比。


2. 屈服強度的測量值與預(yù)測值對比

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結(jié)論:利用表征手段對ODS鋼中納米粒子的微觀結(jié)構(gòu)進(jìn)行了表征。然后評估了ML模型在硬度和屈服強度數(shù)據(jù)集上的預(yù)測性能。選擇最佳模型來驗證硬度和屈服強度的預(yù)測值和實驗值的準(zhǔn)確性:

1XGB模型對于硬度以及屈服強度預(yù)測的RMSE值和MAE值,值很高,表明XGB模型對ODS鋼的預(yù)測。

2)熱處理工藝對硬度的影響很大;化學(xué)成分對屈服強度的影響很大。

3)預(yù)測的硬度和屈服強度與相應(yīng)的實驗值吻合良好,證實了XGB模型預(yù)測力學(xué)性能的有效性。研究有助于合金的設(shè)計與優(yōu)化,從而開發(fā)出具有更好機械性能的ODS鋼。

相關(guān)工作以“Prediction of hardness or yield strength for ODS steels based on machine learning"為題發(fā)表在Materials Characterization期刊上,論文第一作者為Tian Xing Yang,通訊作者為Peng Dou。




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