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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于机器学习的高性能多元TiAl基合金成分设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117219198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311041945.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于机器学习的高性能多元TiAl基合金成分设计方法是由潘宇;刘艳军;路新设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的高性能多元TiAl基合金成分设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的高性能多元TiAl基合金成分设计方法，该设计方法包括以下步骤：获取TiAl基合金的成分、性能数据，建立数据集；利用训练集进行模型训练，建立初始模型；采用K‑FoldCrossValidation算法对初始模型进行优化，得到改进模型；利用测试集对改进模型进行预测效果评估及优化设计，获得最佳模型；将多组预设合金成分输入最佳模型，获得与其相对应的多组合金性能第一预测数据；根据多组合金性能第一预测数据确定最佳合金成分。相比于传统实验试错法，本发明中的设计方法可以解决高性能需求下TiAl基合金成分设计周期长、准确性低、成本高等问题。

本发明授权基于机器学习的高性能多元TiAl基合金成分设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的高性能多元TiAl基合金成分设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取TiAl基合金的成分、性能数据，建立数据集；其中，所述数据集分为训练集和测试集；所述训练集中含有多组训练数据，且每组训练数据均包括第一合金成分以及与其相对应的第一合金性能数据；所述测试集中含有多组测试数据，且每组测试数据均包括第二合金成分以及与其相对应的第二合金性能数据；所述TiAl基合金的成分中Al原子百分比为45~49at.%； 利用所述训练集进行模型训练，建立TiAl基合金成分-性能初始模型；所述初始模型的建立包括以下步骤：随机选取所述训练集的第一合金成分中的N个合金元素形成初始变量子集；将所述初始变量子集赋值给集合G，将其作为输入子集调用回归模型算法进行初次迭代，以构建回归模型；完成初次迭代后，将出现在所述回归模型中的输入成分保存在变量子集中，并舍弃没有出现在所述回归模型的输入成分；重新再次随机选取所述训练集的第一合金成分中的N个合金元素形成新的变量子集，再次赋值给集合G以进行下一次迭代；反复迭代，直至平均绝对百分比误差MAPE不再降低或者达到最大步数为止，获得所述初始模型； 采用K-FoldCrossValidation算法对所述初始模型进行优化，得到改进模型； 利用所述测试集对所述改进模型进行预测效果评估及优化设计，获得最佳模型； 将多组预设合金成分输入所述最佳模型，获得与其相对应的多组合金性能第一预测数据； 根据所述多组合金性能第一预测数据确定最佳合金成分。

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