Ti-Zr-Nb固溶体合金动态压缩强度的机器学习模型优化李树奎1,2，樊博建1，刘兴伟1，司胜平1，刘爽1，谢如玥1，刘金旭1,3（1.北京理工大学材料学院，北京100081；2.深圳北理莫斯科大学材料系，广东，深圳518172；3.北京理工大学冲击环境材料技术国家级重点实验室，北京100081）摘要：Ti-Zr-Nb固溶体合金具有优异的强塑性匹配和撞击释能活性，在杀爆战斗部毁伤元和聚能战斗部药型罩材料领域极具应用价值.为了实现Ti-Zr-Nb合金及类似固溶体合金的动态力学性能精准预测，并支撑战斗部材料的精准设计与成分优化，采用粉末冶金法制备了56种Ti-Zr-Nb合金，并测试了材料的动态压缩强度，在此基础上开展了Ti-Zr-Nb合金动态压缩强度预测的机器学习模型优化、主控参量筛选研究，优化后的模型实现了合金动态压缩强度的预测误差<8%，并揭示了影响合金动态压缩强度的3个关键主控参量及权重排序：Δχ>G>δG.采用优化后的模型成功设计了具有更高动态压缩强度的合金成分，经试验验证，所设计的材料动态压缩强度达到3100MPa，高于同类固溶体合金.关键词：Ti-Zr-Nb固溶体合金；动态压缩强度；机器学习中图分类号：TG146.2文献标志码：A文章编号：1001-0645(2023)05-0517-09DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2022.112StudyontheMachineLearningModelOptimizationBasedonDynamicCompressionStrengthofTi-Zr-NbSolidSolutionAlloysLIShukui1,2，FANBojian1，LIUXingwei1，SIShengping1，LIUShuang1，XIERuyue1，LIUJinxu1,3（1.SchoolofMaterialsScienceandEngineering,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China;2.SchoolofMaterialsScienceandEngineering,ShenzhenMSU-BITUniversity,Shenzhen,Guangdong518172,China;3.NationalKeyLaboratoryofScienceandTechnologyonMaterialsUnderShockandImpact,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China）Abstract：TheTi-Zr-Nbsolidsolutionalloyspossessgreatapplicationvalueinthefieldsofblastandfragmenta-tionwarheadandshapedwarheadduetoitsexcellentstrength,plasticityandimpactenergyreleasecharacterist-ics.InordertoachieveaccuratepredictionofdynamicmechanicalpropertiesofTi-Zr-Nbsolidsolutionalloysandprovidesupporttocompositionoptimizationofwarheadmaterials,56Ti-Zr-Nballoyswerepreparedbypowdermetallurgyandthedynamiccompressionstrengthwastested.Furthermore,optimizationofmachine...
