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申请/专利权人：安徽工程大学;安徽盈锐优材科技有限公司;安徽工程大学产业创新技术研究有限公司

摘要：本发明涉及一种基于代理模型的抗CMAS热障涂层材料开发方法，包括：构建稀土元素掺杂热障涂层仿真模型，根据稀土元素掺杂热障涂层仿真模型，获取多源数据，并进行处理，将处理后的多源数据划分验证集和训练集；获取若干机器学习算法，基于训练集对机器学习算法进行训练，并进行评价，获取代理模型；获取实验原料，对实验原料通过试验进行计算分析，获取计算结果，将试验中所确定的稀土元素掺杂种类和比例输入代理模型，获取代理结果，通过计算结果与代理结果进行对比，获取最终代理模型，基于验证集对最终代理模型进行验证，获取最优代理模型。本发明能够高效地、合理地筛选出抗CMSA热障涂层材料，为热障涂层材料的预测起到了积极作用。

主权项：1.一种基于代理模型的抗CMAS热障涂层材料开发方法，其特征在于，包括：S1、构建稀土元素掺杂热障涂层仿真模型：构建稀土元素掺杂热障涂层仿真模型包括：获取不同稀土元素的掺杂模型，对所述掺杂模型进行原子弛豫，获取非晶模型；对所述非晶模型进行切割，获取不同原子排布的表面模型，通过所述表面模型对表面能进行计算，获取能量最低的稳定表面结构，根据所述能量最低的稳定表面结构，构建所述稀土元素掺杂热障涂层仿真模型；通过所述表面模型对表面能进行计算的方法为： 其中Esurface为模型表面能，Eslab为原胞总能量，A为模型横截面积，N为原胞个数，Ebulk为超晶胞能量；S2、通过所述稀土元素掺杂热障涂层仿真模型，获取多源数据进而构建数据库；所述多源数据包括：输入数据和输出数据；其中，所述输入数据包括：稀土元素掺杂种类和比例，所述输出数据包括：热导率、热膨胀率、硬度和表面粗糙度；S3、对所述数据库中的数据进行数据降维以及归一化处理，运用正交实验设计方法将所述数据库中的数据划分为训练集和验证集；S4、利用所述数据库中的训练集对各种机器学习算法进行训练得出机器学习模型；S5、对各种机器学习算法的表现进行评价，以综合评价最优的机器学习算法作为代理模型；S6、将数据库中的验证集通过实验进行有计算分析，若计算分析结果与代理模型计算结果不相吻合，则重新对各种机器学习算法进行训练，直至所述计算分析结果与所述代理模型计算结果相吻合。

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