基于PSO-Hybrid的不锈钢应力腐蚀开裂敏感性预测模型

摘要：

为了提高不锈钢应力腐蚀开裂(SCC)敏感性预测的准确性与科学性,通过主成分分析(PCA)提取出不锈钢SCC行为的主要影响因素作为后续模型的输入,随后将机器学习不同流派的代表算法混合成Hybrid模型,并用粒子群优化(PSO)算法进行优化,提出不锈钢SCC敏感性的预测模型PSO-Hybrid.以某奥氏体不锈钢实测数据为例,对比预测值与实际值,以验证模型的可靠性与优劣性.结果表明:Hybrid思想有一定的可行性和科学性,且经PSO优化后,Hybrid模型的平均准确度与马修斯相关系数各提高了 3.3％与8.3％,PSO-Hybrid模型的预测准确度高、稳定性好.

关键词：不锈钢、应力腐蚀开裂、主成分分析、粒子群优化算法、敏感性预测模型

所属期刊栏目：44

分类号：TG174(金属学与热处理)

资助基金：国家重点研发计划2018YFC0809004

在线出版日期：2023-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：96-102