基于机器学习的工模具钢硬度预测

作者：王家豪; 孙升; 何燕霖; 张统一^*

来源：中国科学 技术科学, 2019, 49(10): 1148-1158.

• 机器学习
• 工模具钢
• 硬度预测

硬度是工模具钢性能的一个重要指标.本文通过机器学习中的层次聚类和LASSO回归方法,给出了工模具钢硬度-成分关系的解析表达式.层次聚类将79种牌号工模具钢的合金元素成分-硬度数据集按欧式距离分为了4簇,其中高铬钢和低铬钢两簇包含了几乎所有的数据.然后我们对高铬钢和低铬钢两簇数据分别进行LASSO回归,画出LASSO路径,并利用留一法交叉验证得到具有最佳泛化预测能力的成分-硬度的解析公式.之后引入电负性、原子半径变化率、价电子数、电子亲合能和第一电离能等原子尺度的特征,重新进行LASSO回归,得到了新的硬度公式.结果显示机器学习方法可以成功预报工模具钢的硬度.同时,使用原子尺度的特征为钢铁材料的性能研究提供了新的思路.

• 单位
  上海大学