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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种数据驱动的变形镍基高温合金多目标性能逆向设计优化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：CN120974957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511508332.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种数据驱动的变形镍基高温合金多目标性能逆向设计优化方法是由杨海涛;李博;轩福贞设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的变形镍基高温合金多目标性能逆向设计优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数据驱动的变形镍基高温合金多目标性能逆向设计优化方法，属于金属材料设计开发技术领域，包括以下步骤：基于第一性原理计算稳定高强的变形镍基高温合金体系，并以此为基础，基于镍基高温合金领域知识构建变形镍基高温合金成分设计空间；基于变形镍基高温合金成分设计空间，采用经验公式结合热力学高通量计算缩小变形镍基高温合金成分设计空间，得到缩小后的变形镍基高温合金成分设计空间，并以此为基础，基于机器学习及遗传算法，建立变形镍基高温合金逆向设计模型，筛选目标性能变形镍基高温合金。与现有技术相比，本发明提出了一种融合跨尺度计算、领域知识约束与机器学习逆向设计，实现高强韧镍基高温合金的定向开发方法。

本发明授权一种数据驱动的变形镍基高温合金多目标性能逆向设计优化方法在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的变形镍基高温合金多目标性能逆向设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于第一性原理计算稳定高强的变形镍基高温合金体系； S2、以步骤S1所得的变形镍基高温合金体系为基础，基于镍基高温合金领域知识构建变形镍基高温合金成分设计空间； S3、基于步骤S2构建的变形镍基高温合金成分设计空间，采用经验公式结合热力学高通量计算缩小变形镍基高温合金成分设计空间，得到缩小后的变形镍基高温合金成分设计空间； S4、以步骤S3得到的缩小后的变形镍基高温合金成分设计空间为基础，基于机器学习及遗传算法，建立变形镍基高温合金逆向设计模型，筛选目标性能变形镍基高温合金； 步骤S2具体包括如下过程： 以步骤S1所得的变形镍基高温合金体系为基础，设定Ni＞40wt%且为平衡元素以保证Ni作为基体，Cr＞15wt%以确保抗氧化腐蚀性，Al+Ti＜6wt%且TiAl≥1.5wt%，要求所设计变形镍基高温合金的γ′体积分数Vγ′满足如下条件：20%＜Vγ′＜50%，构建变形镍基高温合金成分设计空间； 步骤S3包括如下过程： S31、采用经验公式初筛具有γ和γ′高温稳定性合金成分，缩小变形镍基高温合金成分遍历空间； S32、热力学高通量计算遍历上一步成分空间，筛选形镍基高温合金成分组织稳定性，缩小变形镍基高温合金成分设计空间，得到缩小后的变形镍基高温合金成分设计空间； 所述经验公式包括： 用于判断组织稳定性的γ相稳定性经验判断公式，公式如下式1所示： 1 式中Ci为合金中元素i的摩尔分数，Mdi为元素i的d轨道能量，eV，依据式1计算650℃下不同变形镍基高温合金成分的Md值，满足Md＜0.94eV的变形镍基高温合金视为具有γ稳定性； 用于判断组织稳定性的γ′相稳定性经验判断公式，公式如下式2所示： 2 式中Mγ′为Nb+Ta+Ti与Al含量比值，CTi、CNb、CTa、CAl分别为对应金属元素的摩尔分数。

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