技术编号：25429813
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及一种基于机器学习的材料均匀延伸率预测方法，属于材料性能预测研究领域。背景技术通过将金属材料晶粒细化到超细晶或纳米晶层次，通常可以获得比粗晶金属更优异的力学和物理性能，如超细晶/纳米晶材料的强度和硬度可以大大提高，是相同成分粗晶材料的几倍甚至几十倍。但强化机制通常会牺牲延性，导致延伸率大幅降低，这严重限制了超细晶/纳米晶材料的工程应用。而双峰结构金属在不明显降低屈服强度的同时，可以显著提高均匀延伸率，可以突破传统均质金属强度—延性的倒置曲线。影响双峰结构金属力学性能的因素主要有细晶尺寸、...
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该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。