一种抗拉强度1.5GPa中熵合金的制备方法

    公开(公告)号:CN110273095B

    公开(公告)日:2021-03-02

    申请号:CN201910232105.2

    申请日:2019-03-26

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供了一种抗拉强度1.5GPa中熵合金的制备方法,其步骤包括:选取CoCrNi三元中熵合金作坯料,其Co、Cr及Ni原子百分比为1:1:1;将坯料加热轧制成4~12mm的板材,然后空冷至室温;将空冷后的板材在加热炉中加热,保温,然后淬火至室温,再在‑50℃的温度下进行冷轧,总变形量为75%,得到厚度为1~3mm的板材;将1~3mm板材在退火炉中加热,保温,然后淬火至室温,得到抗拉强度1.5GPa的中熵合金。本发明提供的一种抗拉强度1.5GPa中熵合金的制备方法,制得的中熵合金具有高强度与高塑性。

    基于物理冶金学指导下机器学习的Q&P钢的设计方法

    公开(公告)号:CN110442953A

    公开(公告)日:2019-11-12

    申请号:CN201910698740.X

    申请日:2019-07-31

    Abstract: 本发明提供一种基于物理冶金学指导下机器学习的Q&P钢的设计方法,涉及汽车钢的成分工艺设计技术领域。本发明首先采集数据,采用多次留出法将数据划分训练集及测试集;根据训练集建立基于物理冶金学指导的集成学习算法模型;将集成学习算法模型的相关系数大于85%的作为遗传算法中的目标函数;遗传算法被用于优化设计成分及工艺获得最佳强塑积的Q&P钢,对Q&P钢的成分及工艺进行设计;对于得到的大量设计结果采用SVC分类器进行分类筛选,输出其典型合金的成分、工艺、强塑积。本方法相对于单纯机器学习,可以提升模型泛化能力,使设计更为高效,设计结果更加符合物理冶金学原理。

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