成果基本信息 |
成果名稱 |
機器學習預測形核過冷度及鋁合金晶粒尺寸技術 | |||
技術領域 |
新材料 | ||||
應用行業 |
金屬材料 | ||||
技術成熟度 |
中試 | ||||
成果內容介紹 |
鐵和鋁是世界上使用最多的金屬之一，它們在各種行業中都有應用。過冷度對鐵和鋁等鑄態材料的形核有很大的影響。晶粒細化是提高鋁合金性能的重要手段，細化劑在工業界被廣泛應用。我們利用機器學習實現對鐵及鋁材料的過冷度及晶粒尺寸的定量描述。收集過冷度數據，根據特征提取篩選機器學習模型訓練，建立精確預測過冷度和晶粒尺寸的機器學習模型。 |
||||
專利名稱 |
（1）一種過冷度預測模型的生成方法及裝置 （2）一種過冷度預測方法及裝置 | 專利號 |
（1）ZL202111095234.5 （2）ZL202111093884.6 | ||
合作方式 |
咨詢與服務 | ||||
聯系人 |
張志波 | 聯系方式 |
15815636160 | 單位 |
廣東省科學院新材料研究所 |
