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摘要
氧化物弥散强化(ODS)合金作为第4代先进堆结构材料和聚变堆第一壁结构材料的候选材料,其抗辐照性能仍是制约其在快堆和聚变堆领域应用的关键技术难题。本文通过收集ODS合金的成分、固化和热处理工艺、辐照条件、测试条件(包括温度等)及屈服强度等数据约570条,并对数据进行清洗及重要属性的筛选,采用机器学习中反向传播的深度神经网络方法,尝试构建了Cr、Y2O3等关键成分与ODS合金中子辐照硬化的关联性,获得针对ODS合金辐照硬化的性能预测。结果表明:Cr含量约为6%、Y2O3添加量约为0.2%时,ODS合金的辐照硬化程度降低,同时Ti的添加有利于ODS合金辐照硬化程度的降低,而添加Al则会加剧其辐照硬化。据此,后续可得出一定辐照条件下,辐照硬化程度更低的ODS合金成分设计方案。
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