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申请/专利权人：南京理工大学;南京玖铸新材料研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种考虑多尺度特征的TiAl合金疲劳裂纹扩展速率预测方法。所述方法利用随机森林算法对多参数特征之间映射关系出色的拟合能力，从实验数据中挖掘学习TiAl合金多尺度特征与相应的疲劳裂纹扩展速率之间的映射关系，并以此建立TiAl合金疲劳裂纹扩展速率预测模型。本发明可以考虑材料的片层团尺寸，片层间距，等轴γ相含量，γ相晶粒尺寸，屈服强度等材料多尺度特征对疲劳裂纹扩展速率的影响，与传统的经验参数拟合相比，更接近材料疲劳行为的本质，且预测误差较小，预测速度快，方便使用，节省大量成本。
主权项：1.一种考虑多尺度特征的TiAl合金疲劳裂纹扩展速率的预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一：获取一组TiAl合金的组织特征和性能特征，多组数据构成原始数据集；步骤二：对步骤一原始数据集进行数据处理；步骤三：将步骤二处理后的数据集随机划分为训练集和测试集；步骤四：构建随机森林模型，设定参数集，以步骤三划分的训练集训练该模型；步骤五：用K折交叉验证法评估步骤四所述模型，调整参数集，确定最优模型；步骤六：采用步骤五所述最优模型对步骤三所述测试集进行预测，获得TiAl合金疲劳裂纹扩展速率预测结果；其中，步骤一中，获取一组TiAl合金的组织特征和性能特征，包括：组织名称，片层团尺寸，片层间距，等轴γ相含量，γ相晶粒尺寸，屈服强度，应力强度因子幅ΔK和对应的疲劳裂纹扩展速率dadN；步骤二中，对原始数据集中每组数据的片层团尺寸、片层间距和γ相晶粒尺寸取中位数处理；对每组数据中的应力强度因子幅ΔK和对应的疲劳裂纹扩展速率dadN取对数处理得到lgΔK和lgdadN。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 南京玖铸新材料研究院有限公司 一种考虑多尺度特征的TiAl合金疲劳裂纹扩展速率预测方法
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