基于支持向量回歸的超硬材料(鋁合金-多晶-共價晶體)的硬度研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、材料作為人類生產(chǎn)生活的三大支柱產(chǎn)業(yè)之一,是人類得以生存和發(fā)展的物質基礎。隨著現(xiàn)代科學技術的迅速發(fā)展,對于材料的硬度提出了越來越高的標準和要求,有效制備超高硬度材料顯得非常重要。超硬材料具有非常優(yōu)異的力學/機械性能。高硬度材料應用廣泛,如機械加工中的切、鉆、割、削;高溫高壓下轉動的機器部件的抗磨損膜等。為了提高材料的硬度,進而獲得特殊用途的具有良好機械性能的超硬度材料,人們對超硬度材料進行了廣泛、深入的研究,目前仍然不能完全滿足實際需要,

2、因此進一步的理論研究具有現(xiàn)實意義。對于多晶材料、共價晶體材料和鋁合金材料,材料的種類、元素組分、結構參數(shù)等的改變會直接影響材料的硬度。人們利用經(jīng)驗/半經(jīng)驗公式,以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡構建了材料的種類、元素組分、結構參數(shù)等與其硬度的關系,但存在較大誤差。本文采用支持向量回歸(SVR)理論,結合粒子群尋優(yōu)(PSO)算法進行參數(shù)尋優(yōu),分別對類金剛石及巖鹽結構多晶材料、鋁合金材料和共價晶體材料的相關參數(shù)對其硬度的影響規(guī)律進行了建模和優(yōu)化研究。

3、  本研究主要內容包括:①利用SVR對101個類金剛石及巖鹽結構的多晶樣本的切變模量G和體積彈性模量B與其硬度的關系進行了建模和分析研究。結果顯示,所建SVR回歸模型對18個測試樣本的平均絕對百分誤差(MAPE)達到4.94%;比文獻報道的經(jīng)驗公式計算得到的27.4%小很多;類金剛石及巖鹽結構的多晶的切變模量 G和切變模量/體彈模量之比k與其硬度呈高度復雜的非線性關系。同時還發(fā)現(xiàn)當G為522.627GPa、k為1.17693時,多晶材料

4、最大硬度值可達99.82GPa。②根據(jù)不同元素組分的35個鋁合金樣本的硬度值的實測數(shù)據(jù)集,應用基于PSO尋優(yōu)的SVR回歸方法,建立了鋁合金的元素組分與其硬度值之間的SVR模型。將SVR對鋁合金硬度值的回歸和預測結果與文獻報導的基于半經(jīng)驗公式的預測結果進行了比較。結果表明,在相同的29個訓練樣本和6個測試樣本下,所建SVR模型具有更小的預測誤差、更高的預測準確度和更強的泛化能力;利用所建SVR模型進行了參數(shù)尋優(yōu),發(fā)現(xiàn)當Al合金中的Si、F

5、e、Cu、Mn、Mg、Ti、Zn、Cr組分分別為0.461399%、0.428445%、4.55044%、0.869609%、1.7023%、0.107273%、0.256642%、0.0790808%時,其最大維氏硬度可能達到154.964GPa,比目前實驗發(fā)現(xiàn)的最大值150.0GPa大3.4%;還運用所建SVR模型分析了各元素組分對Al合金硬度的協(xié)同影響規(guī)律。③運用SVR對26種共價晶體材料的結構參數(shù)與共價晶體硬度的關系進行了合理高

6、效的建模分析。在小樣本的情況下所建的SVR模型對21個訓練樣本和5個測試樣本都有較高的準確度。其中SVR模型的訓練誤差為2.5108%,比NRM的訓練誤差19.725%要好得多。在測試誤差方面,SVR模型的誤差為8.729%,比NRM的誤差11.277%要優(yōu)。而在總體誤差結果來看,SVR模型的誤差為3.706%,遠優(yōu)于NRM的18.101%。這些均說明了所建SVR模型的準確度是相當高的。利用所建SVR模型預測到了在最優(yōu)結構參數(shù)條件下共價

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