在高温合金执役中，蠕变开裂是其首要的失效方式之一，因而精确猜测蠕变寿数关于科学规划和保证高温合金的牢靠安全运用至关重要。近年来，跟着核算科学的迅猛开展，机器学习在猜测高温合金蠕变寿数方面取得了明显成果。例如，结合高通量试验和引进物理信息描述符的机器学习算法猜测蠕变寿数，进步模型精度与解释性。但是，在运用化学成分作为输入特征来猜测蠕变功能，热处理工艺在模型中的效果往往被忽视。这约束了机器学习模型的泛化功能和解释性。因而经过全面考虑热处理工艺对蠕变功能的影响，进步机器学习模型的猜测精度和解释性，对该范畴的开展至关重要。

  河北科技大学苏孺教授团队联合德国马普所和北京科技大学的学者提出了一种根据范畴专业相关常识增强的机器学习模型，用于高温合金蠕变寿数的可解释性猜测。经过评价热处理工艺对高温合金蠕变功能的影响，成功完结了高精度的蠕变寿数猜测。这项作业根据成分-工艺-功能之间的联络，采用了嵌入范畴专业相关常识的分类和回归模型，深入研讨了热处理工艺对高温合金蠕变功能的影响，成功评价了热处理工艺并精确猜测了高温合金的蠕变寿数，终究完结了对热处理工艺的逆向优化，将蠕变功能提升了5.5倍以上。相关作业以题为“Interpretable predicting creep rupture life of superalloys: enhanced by domain-specific knowledge”的研讨性文章宣布在《Advanced Science》。河北科技大学硕士研讨生殷嘉维为论文榜首作者，马普所饶梓元研讨员、河北科技大学吴大勇副教授、苏孺教授为论文的通讯作者。

  图1.全体办法概述：(a) 我机器学习的猜测高温合金蠕变寿数和评价热处理工艺的作业流结构。(b) 逆向规划试验验证阶段。

  图2.相关研讨办法的详细流程：(Ⅰ) 对经过专业相关常识评价热处理进程的进程的示意图，整个数据集被分为两个子数据集；(Ⅱ) 嵌入的要害物理特征在评价热处理工艺中起到的效果；(Ⅲ)根据Person相关系数完结要害特征的挑选，完结蠕变寿数的猜测。

  本研讨提出了一个根据机器学习的猜测高温合金蠕变寿数和评价热处理工艺的作业结构。研讨的首要亮点最重要的包含1）经过范畴专业相关常识初次评价了热处理工艺；2）结合高质量描述符和专业相关常识初次完结了使用机器学习模型对热处理工艺的评价；3）经过挑选要害特征增强的回归模型猜测蠕变寿数（精确率达90%以上）；4）使用该模型完结了热处理工艺优化，终究在极低的试验本钱下完结工艺优化。该办法考虑了要害特征，如热处理进程参数和选定的微观结构参数对高温合金蠕变功能的影响，在简化合金规划进程优化热处理工艺方面完结了时刻和试验本钱节省。

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