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国内刊号：31-1336/TB
国际刊号：1000-3738
发布日期:
作者：王晓坤, 汪永纪, 贾云飞, 张勇, 贺琛贇, 董博, 张显程
关键词：异构金属材料, 强韧性, 机器学习, 性能预测, 结构设计
异构金属材料因其特殊的微观结构,在具有较高强度的同时仍然能保持良好的韧性,但是复杂的结构参数使其性能预测和结构设计变得非常困难。机器学习(ML)在处理高维物理量之间的复杂非线性关系方面表现出强大的能力,从而成为异构金属材料性能预测和结构设计的有力工具。介绍了异构金属材料的特征,总结了ML算法及其相关的数据处理问题,综述了ML在异构金属材料性能预测和结构设计方面的应用研究现状,给出了ML辅助异构金属材料性能预测及结构设计中存在的关键问题,并对未来的研究方向进行了展望。
来源：2023年第5期
《机械工程材料》期刊编辑部
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