| Ti-Zr-Nb固溶体合金动态压缩强度的机器学习模型优化 |
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| 引用本文： | 李树奎,樊博建,刘兴伟,司胜平,刘爽,谢如玥,刘金旭.Ti-Zr-Nb固溶体合金动态压缩强度的机器学习模型优化[J].北京理工大学学报,2023(5):517-525. |
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| 作者姓名： | 李树奎 樊博建 刘兴伟 司胜平 刘爽 谢如玥 刘金旭 |
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| 作者单位： | 1. 北京理工大学材料学院;2. 深圳北理莫斯科大学材料系;3. 北京理工大学冲击环境材料技术国家级重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（52001026）； |
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| 摘 要： | Ti-Zr-Nb固溶体合金具有优异的强塑性匹配和撞击释能活性，在杀爆战斗部毁伤元和聚能战斗部药型罩材料领域极具应用价值.为了实现Ti-Zr-Nb合金及类似固溶体合金的动态力学性能精准预测，并支撑战斗部材料的精准设计与成分优化，采用粉末冶金法制备了56种Ti-Zr-Nb合金，并测试了材料的动态压缩强度，在此基础上开展了Ti-Zr-Nb合金动态压缩强度预测的机器学习模型优化、主控参量筛选研究，优化后的模型实现了合金动态压缩强度的预测误差<8%，并揭示了影响合金动态压缩强度的3个关键主控参量及权重排序：Δχ>G>δG.采用优化后的模型成功设计了具有更高动态压缩强度的合金成分，经试验验证，所设计的材料动态压缩强度达到3 100 MPa，高于同类固溶体合金.
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| 关 键 词： | Ti-Zr-Nb固溶体合金 动态压缩强度 机器学习 |
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