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日本的科學家開發(fā)了一種機器學習方法

倩倩 ? 來源:百度粉絲網(wǎng) ? 2020-09-11 14:17 ? 次閱讀
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日本的科學家開發(fā)了一種機器學習方法,可以預(yù)測獲得具有特定的所需機械性能的鋁合金所需的元素和制造工藝。該方法發(fā)表在《先進材料科學與技術(shù)》雜志上,可以促進新材料的發(fā)現(xiàn)。

鋁合金重量輕,節(jié)能材料從鋁主要由,但也包含其它元素,如鎂,錳,硅,鋅和銅。元素和制造工藝的結(jié)合決定了合金對各種應(yīng)力的抵抗力。例如,5000系列鋁合金包含鎂和其他幾種元素,并被用作建筑物,汽車和加壓容器中的焊接材料。7000系列鋁合金包含鋅,通常包含鎂和銅,并且最常用于自行車車架。

對元素和制造工藝的各種組合進行試驗以制造鋁合金既費時又昂貴。為了克服這一問題,日本國立材料科學研究所和日本豐田汽車公司的Ryo Tamura及其同事開發(fā)了一種材料信息技術(shù),將鋁合金數(shù)據(jù)庫中的已知數(shù)據(jù)輸入到機器學習模型中。這將訓練模型以了解合金的機械性能與合金的不同元素之間的關(guān)系,以及在制造過程中應(yīng)用的熱處理類型。一旦提供了足夠的數(shù)據(jù)模型,它便可以預(yù)測制造具有特定機械性能的新型合金所需的條件。所有這些都不需要人工輸入或監(jiān)督。

該模型發(fā)現(xiàn),例如,可以通過增加錳和鎂含量并減少鋁含量來制造對應(yīng)力和變形具有高度抵抗力的5000系列鋁合金。

田村說:“這類信息對于開發(fā)滿足工業(yè)需求的新材料(包括合金)可能是有用的?!?/p>

該模型采用一種稱為馬爾可夫鏈蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo)的統(tǒng)計方法,該方法使用算法來獲取信息,然后將結(jié)果表示在圖形中,以方便可視化不同變量之間的關(guān)系。通過在訓練過程中輸入較大的數(shù)據(jù)集,可以使機器學習方法更可靠。

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