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申请/专利权人：洛阳船舶材料研究所(中国船舶集团有限公司第七二五研究所)
摘要：本发明提供了一种基于SMA‑SVR的碳锰铸钢和低合金铸钢件强度性能预测方法，包括：将已有数据划分为训练集和验证集；对数据划分后得到的训练集和验证集分别进行标准化；选取SVR算法建立模型；通过交叉验证比较不同参数下模型的加权输出结果，基于SMA算法加速完成超参数优选，然后采用最佳参数对原始数据集建立回归模型，并采用新的数据作为测试集对模型能力进行考核，然后合并原始数据和测试集进行回归，完成回归模型的建立；获取wC、wMn、wNi、wCr、wMo、wV、wCu、回火温度作为输入量，输出屈服强度Rp0.2、抗拉强度Rm；本发明能够对特定成分范围、回火状态的铸钢件进行屈服强度、抗拉强度准确预测，能够帮助进行铸件产品生产和试制过程中的成分工艺控制。
主权项：1.一种基于SMA-SVR的碳锰铸钢和低合金铸钢件强度性能预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：S1、将已有数据划分为训练集和验证集；S2、对数据划分后得到的训练集和验证集分别进行Z-score标准化；S3、选取SVR算法建立模型；S4、通过交叉验证比较不同参数下模型的加权输出结果，然后采用最佳参数对原始数据集建立回归模型，并采用新的数据作为测试集对模型能力进行考核，视测试集大小对模型参数进行优化，然后再对原始数据、测试集进行回归，最终完成回归模型的建立；S5、完成回归模型的建立之后，获取自变量wC、wMn、wNi、wCr、wMo、wV、wCu、回火温度作为输入量，输出屈服强度Rp0.2、抗拉强度Rm。
全文数据：
权利要求：
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