金属热处理

作者：王欢欢, 卢苏君, 李渊, 徐宁, 朱廷贤, 王旭, 魏宁, 吴大莉, 彭威中

单位：1.镍钴共伴生资源开发与综合利用全国重点实验室, 甘肃 金昌 737100; ；2.金川镍钴研究设计院有限责任公司, 甘肃 金昌 737100; ；3.金川集团镍合金有限公司, 甘肃 金昌 737100; ；4.金川集团信息与自动化工程有限公司, 甘肃 金昌 737100

关键词：SUS321不锈钢,退火处理,力学性能,机器学习,模型解释

为揭示SUS321不锈钢的力学性能与其热处理工艺之间的复杂关系,基于随机森林模型,通过机器学习方法建立了退火温度、退火时间与SUS321不锈钢力学性能的预测模型。结果表明,模型对SUS321不锈钢抗拉强度、屈服强度和伸长率的预测性能指标R2均超过0.8,表现出较好的预测效果。基于部分依赖图和个体条件期望图的分析表明,随退火温度和退火时间的增加,SUS321不锈钢的抗拉强度和屈服强度呈现下降趋势,而伸长率呈现上升趋势,且退火温度为主要特征参数。

来源：2025年第1期

《金属热处理》期刊编辑部

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