基于贝叶斯优化的Mo基合金高温强度影响分析

作     者：包佳明 白冰 柯艺璇 高进 贺新福 杨文 BAO Jiaming;BAI Bing;KE Yixuan;GAO Jin;HE Xinfu;YANG Wen

作者机构：中国原子能科学研究院北京102413 

基　　金：中核集团“青年英才”项目 国家自然科学基金联合基金(U2341260) 中国原子能科学研究院院长基金(YZ232602000702) 

出 版 物：《原子能科学技术》 (Atomic Energy Science and Technology)

年 卷 期：2024年第58卷第S1期

页      码：121-130页

摘      要：Mo基合金作为先进核反应堆的包壳等堆芯结构材料的候选材料,其高温抗拉强度仍是制约其在先进核反应堆领域应用的瓶颈之一。本文通过收集Mo基合金的成分及抗拉强度等数据,并对数据进行相关性分析及重要属性的筛选,采用贝叶斯优化卷积神经网络的回归模型,构建了Ti、Zr、C、N等关键成分与Mo基合金抗拉强度的关联性,获得针对Mo基合金高温抗拉强度的性能预测。结合相关性分析以及建模预测分析得出:Ti、Zr、Re、La_(2)O_(3)有利于Mo基合金高温抗拉强度的提升;N和Si不利于Mo基合金高温抗拉强度的提升。后续通过分析双元素或者三元素组合共同影响抗拉强度变化,可以得出在特定温度条件下,Mo基合金抗拉强度达到一定范围的成分设计方案。

主 题 词：Mo基合金 贝叶斯优化 力学性能 材料设计 

学科分类：08[工学] 082701[082701] 0827[工学-食品科学与工程类] 080502[080502] 0805[工学-能源动力学] 

核心收录：

D　O　I：10.7538/yzk.2024.youxian.0167

馆 藏 号：203128423...