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本发明公开一种基于机器学习的合金成分确定方法、系统及设备，涉及轻量化结构领域，该方法包括基于知识材料，确定影响航空铝合金性能的关键特征；根据不同航空铝合金的成分、性能以及对应的关键特征构建数据集；根据数据集，基于极端梯度提升算法和粒子群优化方法，确定以航空铝合金的成分以及对应的关键特征为输入，以性能为输出的合金性能预测模型；根据合金性能预测模型以及合金元素，采用帕累托前沿方法，确定性能最优对应的航空铝合金的成分本发明可实现由“成分预测合金性能”向“材料机理预测合金性能的”跨越，从而突破了原数据集
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116052817 A
(43)申请公布日 2023.05.02
(21)申请号 202310108790.4
(22)申请日 2023.02.10
(71)申请人 上海交通大学
地址 200030
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