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- 结合高通量材料制备实验与基于Bayesian优化采样策略的主动学习方法，开发了有效的机器学习模型来描述合金元素组成与硬度之间的关系，并分析关键微量元素含量对硬度的影响
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- [检测百科]分享：机器学习辅助高性能银合金电接触材料的快速发现2024年09月25日 13:48
- 何兴群1,2,3,付华栋,1,2,3,张洪涛1,2,3,方继恒4,谢明4,谢建新,1,2,3 1.北京科技大学 北京材料基因工程高精尖创新中心 北京 100083 2.北京科技大学 现代交通金属材料与加工技术北京实验室 北京 100083 3.北京科技大学 材料先进制备技术教育部重点实验室 北京 100083 4.昆明贵金属研究所 稀贵金属综合利用新技术国家重点实验室 昆明 650106 摘要 为了快速发现
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- 冀秀梅1,2,侯美伶2,王龙,1,刘玠1,高克伟2 1 上海大学 材料科学与工程学院 上海 200444 2 江阴兴澄特种钢铁有限公司 江阴 214400 摘要 为提高变形抗力预测精度，以兴澄特钢中厚板轧机实际生产数据为基础，针对性提出2种利用机器学习对变形抗力进行预测的方法：一种是极限学习机(ELM)与传统数学模型结合的多钢种变形抗力模型及建模方法，另一种是基于TensorFlow深度学习框架的变形抗力模型及建模方法。方法一参考
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- 穆亚航1,2,张雪1,2,陈梓名3,孙晓峰,1,梁静静,1,李金国1,周亦胄1 1中国科学院金属研究所 师昌绪先进材料创新中心 沈阳 110016 2中国科学技术大学 材料科学与工程学院 沈阳 110016 3北京科技大学 智能科学与技术学院 北京 100083 摘要 利用实验和热力学计算研究了镍基高温合金的增材制造裂纹敏感性，发现镍基高温合金增材制造裂纹以热裂纹为主，热裂纹敏感性系数(HSC)与实测裂纹面积分数相关性
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- [检测百科]分享：基于热力学计算与机器学习的增材制造镍基高温合金裂纹敏感性预测模型2024年07月30日 15:19
- 穆亚航1,2,张雪1,2,陈梓名3,孙晓峰,1,梁静静,1,李金国1,周亦胄1 1中国科学院金属研究所 师昌绪先进材料创新中心 沈阳 110016 2中国科学技术大学 材料科学与工程学院 沈阳 110016 3北京科技大学 智能科学与技术学院 北京 100083 摘要 利用实验和热力学计算研究了镍基高温合金的增材制造裂纹敏感性，发现镍基高温合金增材制造裂纹以热裂纹为主，热裂纹敏感性系数(HSC)与实测裂纹面积分数相关性
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- 杨累1,2,赵帆,1,2,3,姜磊1,2,谢建新1,2,4 1.北京科技大学 新材料技术研究院 现代交通金属材料与加工技术北京实验室 北京 100083 2.北京科技大学 新材料技术研究院 材料先进制备技术教育部重点实验室 北京 100083 3.东北轻合金有限责任公司 哈尔滨 150060 4.北京科技大学 新材料技术研究院 北京材料基因工程高精尖创新中心 北京 100083 摘要 通过收集弹簧钢及其他典
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