基于对抗神经网络的镁合金力学性能逆向设计

作     者：马洪浩 董万鹏 苏德君 曹雪坤 MA Honghao;DONG Wanpeng;SU Dejun;CAO Xuekun

作者机构：上海工程技术大学材料科学与工程学院上海201620 

基　　金：上海市Ⅲ类高峰学科资助项目 

出 版 物：《特种铸造及有色合金》 (Special Casting & Nonferrous Alloys)

年 卷 期：2024年第44卷第10期

页      码：1345-1351页

摘      要：为了特定的应用场景或特性要求寻找合适的材料,本研究提出一种基于循环生成对抗网络的逆向设计框架,集成了长短期记忆人工神经网络和变分自编码器,应用在镁合金从力学性能到成分和挤压参数的逆向设计。框架模型相较于传统的人工神经网络和支持向量机算法预测精度分别提高了27%和47%,在测试集中的均方误差和平均绝对误差分别为0.09和0.15,同时提供了参考范围,以缩小镁合金逆向设计空间。

主 题 词：镁合金 逆向设计 循环生成对抗网络 力学性能 

学科分类：07[理学] 08[工学] 080502[080502] 0805[工学-能源动力学] 070102[070102] 0701[理学-数学类] 

D　O　I：10.15980/j.tzzz.2024.10.009

馆 藏 号：203145284...