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数据驱动的航空发动机材料设计研究进展
被引量：
5
1
作者
袁睿豪
廖玮杰
+4 位作者
唐斌
樊江昆
王军
寇宏超
李金山
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2021年第18期22-30,共9页
数据驱动的材料设计模式已经广泛应用于材料科学研究中,以加速新材料从研发到应用的进程。机器学习技术能够挖掘数据中存在的潜在模式或规律,是数据驱动材料设计模式的研究关键和热点。其中,基于主动学习的策略已经成功指导了多种新材...
数据驱动的材料设计模式已经广泛应用于材料科学研究中,以加速新材料从研发到应用的进程。机器学习技术能够挖掘数据中存在的潜在模式或规律,是数据驱动材料设计模式的研究关键和热点。其中,基于主动学习的策略已经成功指导了多种新材料的开发。首先,介绍了主动学习的研究思路、构成要素及每个环节常用的方法;其次,以航空发动机材料如高温合金、钛基合金、复合材料、热障涂层等为例,介绍了机器学习在其中的具体应用和取得的效果;最后,针对航空发动机材料的恶劣服役环境,展望了机器学习应用于航空发动机材料面临的挑战,并提出了可能的解决方案。
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关键词
材料基因工程
机器学习
主动学习
航空发动机材料
高温合金
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职称材料
题名
数据驱动的航空发动机材料设计研究进展
被引量：
5
1
作者
袁睿豪
廖玮杰
唐斌
樊江昆
王军
寇宏超
李金山
机构
西北工业大学凝固技术国家重点实验室
出处
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2021年第18期22-30,共9页
基金
国家重大科技专项(MJ-2018-G-48)。
文摘
数据驱动的材料设计模式已经广泛应用于材料科学研究中,以加速新材料从研发到应用的进程。机器学习技术能够挖掘数据中存在的潜在模式或规律,是数据驱动材料设计模式的研究关键和热点。其中,基于主动学习的策略已经成功指导了多种新材料的开发。首先,介绍了主动学习的研究思路、构成要素及每个环节常用的方法;其次,以航空发动机材料如高温合金、钛基合金、复合材料、热障涂层等为例,介绍了机器学习在其中的具体应用和取得的效果;最后,针对航空发动机材料的恶劣服役环境,展望了机器学习应用于航空发动机材料面临的挑战,并提出了可能的解决方案。
关键词
材料基因工程
机器学习
主动学习
航空发动机材料
高温合金
Keywords
Materials genome engineering
Machine learning
Active learning
Aero-engine materials
Superalloys
分类号
V26 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
V25 [一般工业技术—材料科学与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
数据驱动的航空发动机材料设计研究进展
袁睿豪
廖玮杰
唐斌
樊江昆
王军
寇宏超
李金山
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2021
5
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