本發(fā)明提供一種基于物理冶金學指導下機器學習的Q&P鋼的設(shè)計方法,涉及汽車鋼的成分工藝設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先采集數(shù)據(jù),采用多次留出法將數(shù)據(jù)劃分訓練集及測試集;根據(jù)訓練集建立基于物理冶金學指導的集成學習算法模型;將集成學習算法模型的相關(guān)系數(shù)大于85%的作為遺傳算法中的目標函數(shù);遺傳算法被用于優(yōu)化設(shè)計成分及工藝獲得最佳強塑積的Q&P鋼,對Q&P鋼的成分及工藝進行設(shè)計;對于得到的大量設(shè)計結(jié)果采用SVC分類器進行分類篩選,輸出其典型合金的成分、工藝、強塑積。本方法相對于單純機器學習,可以提升模型泛化能力,使設(shè)計更為高效,設(shè)計結(jié)果更加符合物理冶金學原理。
聲明:
“基于物理冶金學指導下機器學習的Q&P鋼的設(shè)計方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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