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申请/专利权人：大亚车轮制造有限公司;西安交通大学
摘要：本发明属于铝合金技术领域，涉及一种基于机器学习用于A356.2系铝合金设计的方法，包括：S1、数据库的建立；S2、机器学习模型的训练；S3、A356.2系铝合金性能的预测。根据本发明所述方法预测得到的铝合金化学组份为Al92.9Si6.6Mg0.35Co0.15及屈服强度和延伸率，还公开了所述Al92.9Si6.6Mg0.35Co0.15的制备方法。本发明的预测方法中，高斯过程回归模型预测屈服强度的拟合优度可达0.998，极限梯度提升决策树模型预测延伸率的拟合优度可达0.897。本发明具备满足预测要求的数据集，有普遍性，拟合优度高达0.998，具备极高的预测能力，能精准预测A356.2系铝合金的力学性能，提高该系列铝合金研发效率，节省人力物力；2、所筛选的Al92.9Si6.6Mg0.35Co0.15铝合金，其力学性能超过现有A356.2系铝合金，屈服强度131.3Mpa，抗拉强度204Mpa，延伸率1.97%。
主权项：1.一种基于机器学习用于铝合金设计的方法，其特征在于，包含以下步骤：S1，选取来源于公开期刊的数据建立数据库，获得实验测量数据，简称实验测量，所述公开期刊的选择依据为JCR分区，选取JCR分区中二区及以上期刊中的数据，数据的类型为铝合金的屈服强度和延伸率；S2，机器学习模型的训练，使用模型确定数据间的相关性并预测材料的宏观性能，输出值定义为模型预测值，命名为模型预测数据，简称模型预测，并根据拟合优度R2和数据库结构与数量的影响确定模型对合金性能的预测精准程度；根据S1-2得出的实验测量和模型预测，绘制实验测量-模型预测的散点图，以在数据库中的A356.2铝合金的测量值为横坐标，以机器学习模型的预测值为纵坐标做散点图；S3，A356.2系铝合金性能的预测，根据需要选择被预测的A356.2系铝合金的化学组份，对该铝合金的屈服强度和延伸率进行预测。
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