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[1]付佳博,王晨充,MATEO Carlos Gracia,等.物理冶金信息指導(dǎo)機器學(xué)習(xí)的鎳基單晶高溫合金蠕變壽命預(yù)測[J].中國材料進展,2023,42(09):722-731.[doi:10.7502/j.issn.1674-3962.202212004]
 FU Jiabo,WANG Chenchong,MATEO Carlos Gracia,et al.Creep Life Prediction of Ni-Based Single Crystal Superalloys by Physical Metallurgy Information Guided Machine Learning[J].MATERIALS CHINA,2023,42(09):722-731.[doi:10.7502/j.issn.1674-3962.202212004]
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物理冶金信息指導(dǎo)機器學(xué)習(xí)的鎳基單晶高溫合金蠕變壽命預(yù)測()

中國材料進展[ISSN:1674-3962/CN:61-1473/TG]

卷:
42
期數(shù):
2023年第09期
頁碼:
722-731
欄目:
出版日期:
2023-09-30

文章信息/Info

Title:
Creep Life Prediction of Ni-Based Single Crystal Superalloys by Physical Metallurgy Information Guided Machine Learning
文章編號:
1674-3962(2023)09-0722-10
作者:
付佳博1王晨充1MATEO Carlos Gracia2 CARABALLO Isaac Toda2 CABALLERO Francisca Garcia2于皓1
1. 東北大學(xué) 軋制技術(shù)及連軋自動化國家重點實驗室,遼寧 沈陽 110819 2. 西班牙國家冶金研究中心物理冶金系,西班牙 馬德里 28040
Author(s):
FU Jiabo1 WANG Chenchong1 MATEO Carlos Gracia2 CARABALLO Isaac Toda2CABALLERO Francisca Garcia2 YU Hao1
1. The State Key Laboratory of Rolling and Automation, Northeastern University, Shenyang 110819, China 2. Department of Physical Metallurgy, National Centre for Metallurgical Research (CENIM-CSIC),Avda. Gregorio del Amo, Madrid 28040, Spain
關(guān)鍵詞:
鎳基單晶高溫合金機器學(xué)習(xí)蠕變壽命高溫低應(yīng)力
Keywords:
Ni-based single crystal superalloy machine learning creep life high temperature and low stress
分類號:
TP181;TG132
DOI:
10.7502/j.issn.1674-3962.202212004
文獻標(biāo)志碼:
A
摘要:
蠕變壽命是影響鎳基單晶高溫合金材料服役壽命和力學(xué)性能的關(guān)鍵材料參數(shù)。因此,如何準(zhǔn)確有效地預(yù)測合金的蠕變壽命具有重要現(xiàn)實意義。盡管多年來許多研究學(xué)者已經(jīng)建立起多種蠕變壽命的預(yù)測模型,但是由于不同溫度應(yīng)力下的蠕變機制復(fù)雜且蠕變過程涉及長時間的顯微組織演化,已有模型尚難以實現(xiàn)有效預(yù)測。對此,采用物理冶金原理指導(dǎo)下的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合機器學(xué)習(xí)這一研究策略,通過文獻調(diào)研建立起了高溫低應(yīng)力下的鎳基單晶合金的高質(zhì)量蠕變數(shù)據(jù)集,在物理冶金原理指導(dǎo)下對原始數(shù)據(jù)進行挖掘,提高了原始數(shù)據(jù)的內(nèi)在質(zhì)量,并基于Pearson系數(shù)和隨機森林平均精確度降低值分別對原始數(shù)據(jù)特征進行了相關(guān)性分析和重要性評估,表明所建立的數(shù)據(jù)集符合基本的物理冶金學(xué)機制,同時闡明了引入的三維物理冶金信息對于蠕變壽命預(yù)測的重要意義。隨后,基于機器學(xué)習(xí)方法在數(shù)據(jù)挖掘后的數(shù)據(jù)集上對合金的蠕變壽命進行了預(yù)測,并根據(jù)平方相關(guān)系數(shù)(R2)、平均絕對誤差(MAE)和過擬合程度評估了不同的機器學(xué)習(xí)模型。結(jié)果表明,支持向量回歸(SVR)模型在本研究中具有較好的泛化能力且不容易過擬合,同時結(jié)合了物理冶金信息的機器學(xué)習(xí)模型擁有更好的預(yù)測準(zhǔn)確性和泛化能力。最終成功地建立起了高溫低應(yīng)力下鎳基單晶高溫合金成分、工藝以及引入的物理冶金參數(shù)和蠕變壽命之間的關(guān)系,能夠?qū)崿F(xiàn)對鎳基單晶高溫合金蠕變壽命的有效預(yù)測,并有望應(yīng)用于基于合金服役條件的成分工藝的反向設(shè)計。
Abstract:
Creep life is a key material parameter affecting the service life and mechanical properties of Ni-based single crystal superalloys. Therefore, how to predict the creep life of alloys accurately and effectively is critically important for engineering. To address this issue, a physical metallurgy (PM)-guided machine learning (ML) model is developed. Firstly based on literature research, a high quality creep dataset of single crystal at high temperature and low stress is established. Under the guidance of the principles of physical metallurgy, three dimensional physical metallurgy information (volume fraction of γ′ phase Vf,lattice misfit δ, diffusion coefficient DL) are added to the original dataset as extra dimensions to guide the training process. Additionally, the correlation analysis and importance evaluation of the original data features are made based on the Pearson correlation coefficient and the mean accuracy decrease (MDA) value of a random forest model respectively. As a result, the dataset is basically consistent with the physical metallurgy mechanism, and the threedimensional physical metallurgy information is of great significance for the creep life prediction. The creep life of the alloy is predicted on the dataset after data mining based on the machine learning method, and different machine learning models are evaluated according to the squared correlation coefficient (R2), mean absolute error (MAE) and the degree of overfitting. Finally, the optimal model is determined as support vector regression (SVR) model. The relationship between the composition, process, physical metallurgical parameters and creep rupture life of Ni-based single crystal superalloy under high temperature and low stress is successfully established, which can effectively predict the creep life and is expected to serve the reverse design of the alloy.

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備注/Memo

備注/Memo:
收稿日期:2022-12-05修回日期:2023-04-21 基金項目:國家重點研發(fā)計劃項目(2021YFB3702500) 第一作者:付佳博,男,1999年生,博士研究生 通訊作者:于皓,男,1991年生,博士后, Email:yuhao@ral.neu.edu.cn 王晨充,男,1988年生,副教授,博士生導(dǎo)師, Email:wangchenchong@ral.neu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2023-08-28
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