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一種基于深度學習的耐熱合金高溫力學性能預測方法

947   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 06:28:21
一種基于深度學習的耐熱合金高溫力學性能預測方法，包括以下步驟：S1、形成原始實驗數據庫；S2、對原始實驗數據庫中的顯微組織照片進行數據預處理；S3、根據耐熱合金高溫力學性能實驗值分布情況，將原始實驗數據庫劃分為連續的N類，并將劃分的類別值作為對應圖像的類別標簽；將標簽化后的圖像數據分組；S4、并將所有組圖像數據分別進行數字張量化處理；S5、構建深度學習模型，配置模型結構與模型參數，優化深度學習模型的預測效果；S6、采用優化深度學習模型，根據耐熱合金顯微組織圖片預測其高溫力學性能。本發明能夠實現耐熱合金從顯微組織到高溫力學性能的直接預測，提升耐熱合金高溫性能檢測效率、節約耐熱合金高溫檢測成本。
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“一種基于深度學習的耐熱合金高溫力學性能預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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