金属热处理

作者：张英凡, 陈慧琴, 党淑娥, 陈娟, 徐全, 房晓天, 石腾龙, 代云云

单位：太原科技大学 材料科学与工程学院, 山西 太原 030024

关键词：机器学习,遗传算法,时效处理,冷轧变形,性能预测

基金：中央引导地方科技发展资金自由探索类基础研究项目(YDZJSX2021A039);山西省研究生优秀创新项目(2022Y667)

机器学习已经被广泛应用于材料研究领域,然而从成分、工艺多维度进行合金设计依旧是一个不小的挑战。提出了一种机器学习方案,结合材料的物理化学性质、成分、工艺进行合金设计,采用遗传算法对Cu-Ni-Co-Si合金性能预测进行优化;采取递归消除法探索特征与合金性能之间的潜在联系。研究发现,影响合金硬度和导电性的主要工艺是时效处理与冷轧变形。除此以外的物理化学特征主要通过影响自由电子密度和自由电子迁移的自由程,从而对合金的导电率产生影响;通过影响固溶强化和位错强化,从而对合金的硬度产生影响。

来源：2025年第1期

《金属热处理》期刊编辑部

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