公开(公告)号：CN116364214A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310201616.4

申请日：2023-03-06

Applicant: 上海大学

Inventor： 于姝婷 ,  曹斌 ,  董自强 ,  张统一 ,  张金仓 ,  彭巨擘 ,  蔡珊珊 ,  罗晓斌 ,  王加俊 ,  刘晨

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/27 ,  G06F111/06 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供一种Sn‑Ag‑Cu‑Bi‑In‑Ti无铅焊料合金的筛选方法，包括：获取Sn‑Ag‑Cu系列无铅焊料合金数据集以及基于机器学习模型对所述数据集合进行拟合，通过高斯上确界方法进行建模，建立起合金预测多项力学性能的模型，所述模型为线性模型，根据所述模型在所述帕眉托前沿选点，得到多个无铅焊料合金成分推荐。还提供一种根据该筛选方法获得的无铅焊料合金。本发明方法在无铅焊料的设计中体现出明显优势，仅通过几轮筛选就能获得良好机械性能的合金，可以缩减材料研发的经济和时间成本，可推广应用于其它高性能材料的研发，具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN115132293A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210617757.X

申请日：2022-06-01

Applicant: 上海大学 ,  云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心

Inventor： 周娴 ,  陈慧敏 ,  李敏杰 ,  陆文聪 ,  董自强 ,  陈悠扬 ,  彭巨擘 ,  蔡珊珊 ,  罗晓斌 ,  刘晨 ,  王加俊

IPC: G16C20/30 ,  G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种集成模型快速预测锡基焊料合金蠕变应力指数的方法及系统，从文献中收集锡基焊料合金的元素组成、测试温度和蠕变应力指数数值，并添加实验数据，作为数据集样本；整理出锡基焊料合金的元素组成和测试温度，用作建模的特征；将数据集以4:1的比例随机划分为训练集与测试集；以收集的锡基焊料合金的蠕变应力指数数值作为目标变量，以构建的特征为自变量，基于划分出的训练集，对自变量使用RobustScaler缩放数据，训练三个学习器并集成得到R‑X‑L集成模型；利用R‑X‑L集成模型快速预报测试集样本及4个独立实验样本的蠕变应力指数。本发明基于可靠文献数据和建模方法，所建锡基焊料合金蠕变应力指数的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。

公开(公告)号：CN115700574A

公开(公告)日：2023-02-07

申请号：CN202210826948.7

申请日：2022-07-13

Applicant: 上海大学 ,  云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心

Inventor： 董自强 ,  元皓 ,  游康东 ,  贾延东 ,  王刚 ,  张统一 ,  彭巨擘 ,  蔡珊珊 ,  罗晓斌 ,  刘晨 ,  王加俊

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F18/23213 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种聚类筛选后自适应机器学习辅助设计无铅锡基焊料合金的方法，先收集获取无铅锡基焊料合金的材料数据建立数据集；再使用k‑means聚类方法对力学性能聚类，剔除性能较差的簇，把样本分类；将不同类别的合金成分和其特征筛选后的原子特征作为输入，其力学性能作为输出；建立单目标机器学习模型；对于每种机器学习模型采用留一交叉验证法和皮尔逊指数R作为机器学习模型精度指标，对于每种不同的力学性能，选取皮尔逊指数R最大的机器学习模型；对于收集到的无铅锡基合金成分数据做内差和正交排列组合，作为虚拟样本；最后将虚拟样本输入到机器学习模型中，得出力学性能预测值，根据预测值优选出性能优异的合金成分，实现辅助设计合金。