支持向量回归预测不锈钢的点蚀电位

作者：麦嘉琪; 徐鹏程; 丁松; 孙阳庭; 陆文聪^*

来源：上海大学学报(自然科学版), 2022, 28(03): 485-491.

• 不锈钢
• 点蚀电位
• 机器学习

点蚀是不锈钢的主要腐蚀类型之一,常用点蚀电位来评价不锈钢腐蚀的难易程度.点蚀电位会受到多方面因素的影响.基于不锈钢的元素成分和工艺参数,采用支持向量回归(support vector regression,SVR)算法建立了预测点蚀电位的模型.结果表明:独立测试集的相关系数达到0.97,均方根误差(root mean square error,RMSE)仅为0.07;通过Pearson相关分析和敏感性分析,元素Cr、Mo的含量和温度对点蚀电位的影响较大;当存在少量稀土元素时可以提高不锈钢的抗腐蚀能力.

• 单位
  复旦大学; 上海大学