成果基本信息 |
成果名称 |
机器学习预测形核过冷度及铝合金晶粒尺寸技术 | |||
技术领域 |
新材料 | ||||
应用行业 |
金属材料 | ||||
技术成熟度 |
中试 | ||||
成果内容介绍 |
铁和铝是世界上使用最多的金属之一，它们在各种行业中都有应用。过冷度对铁和铝等铸态材料的形核有很大的影响。晶粒细化是提高铝合金性能的重要手段，细化剂在工业界被广泛应用。我们利用机器学习实现对铁及铝材料的过冷度及晶粒尺寸的定量描述。收集过冷度数据，根据特征提取筛选机器学习模型训练，建立精确预测过冷度和晶粒尺寸的机器学习模型。 |
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专利名称 |
（1）一种过冷度预测模型的生成方法及装置 （2）一种过冷度预测方法及装置 | 专利号 |
（1）ZL202111095234.5 （2）ZL202111093884.6 | ||
合作方式 |
咨询与服务 | ||||
联系人 |
张志波 | 联系方式 |
15815636160 | 单位 |
广东省科学院新材料研究所 |
