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申请/专利权人：中国核动力研究设计院
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118248257A
主分类号：G16C60/00
分类号：G16C60/00;G16C20/70;G06F30/27
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种提高γ相热稳定性的铀合金成分设计方法，包括：S1：建立基于铀合金成分‑相结构‑相变温度的基础数据集，并根据铀合金的化学成分计算得到物理特征参数；S2：以物理特征参数作为输入、基础数据集中的性能数据标签作为输出，建立物理特征参数、性能数据标签的机器学习模型，筛选出与相结构、相变温度密切相关的特征参数；S3：基于S2中得到的密切相关特征参数和机器学习模型，进行铀合金成分‑相变温度预测，并筛选出无相变的合金成分作为候选合金成分；S4：根据S3中的候选合金成分进行熔炼铸锭，获得候选合金成分的相结构与热稳定性数据；S5：机器学习模型迭代优化，得到热稳定性的亚稳γ型铀合金的成分。本发明的成分设计方法兼具热力学和原子结构因素，提高了铀合金成分设计的准确性，降低了开发新型铀合金的错误率，显著提高了设计新型铀合金的效率。
主权项：1.一种提高γ相热稳定性的铀合金成分设计方法，其特征在于，包括：S1：建立基于铀合金成分-相结构-相变温度的基础数据集，并根据铀合金的化学成分计算得到物理特征参数；S2：以所述物理特征参数作为输入、基础数据集中的性能数据标签作为输出，建立物理特征参数、性能数据标签的机器学习模型，筛选出与相结构、相变温度密切相关的特征参数；S3：基于S2中得到的密切相关特征参数和机器学习模型，进行铀合金成分-相变温度预测，并筛选出无相变的合金成分作为候选合金成分；S4：根据S3中的候选合金成分进行熔炼铸锭，获得候选合金成分的相结构与热稳定性数据；S5：机器学习模型迭代优化，得到热稳定性的亚稳γ型铀合金的成分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国核动力研究设计院 一种提高γ相热稳定性的铀合金成分设计方法
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