【摘 要】
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针对200~300组氧化物弥散强化(ODS)合金成分、工艺及力学性能数据,尝试借助机器学习的方法,建立了ODS合金中关键成分与拉伸性能的关联性。研究结果发现,在Cr、Y2O3、W和Ti含
【机 构】
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中国原子能科学研究院反应堆工程技术研究部,北京科技大学
【基金项目】
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中核集团集中研发项目资助(FA18000120),国防科工局核材料创新中心基金资助项目(ICNMT-2018-YZ-01)
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针对200~300组氧化物弥散强化(ODS)合金成分、工艺及力学性能数据,尝试借助机器学习的方法,建立了ODS合金中关键成分与拉伸性能的关联性。研究结果发现,在Cr、Y2O3、W和Ti含量与ODS合金抗拉强度的变化趋势中,均存在对应着抗拉强度极值的最优值,而添加Al对抗拉强度的提升无明显作用。获得了几种抗拉强度优化的ODS合金关键成分配比,预测出的室温抗拉强度均在1400 MPa以上,这将为快堆结构材料用ODS合金优化设计提供技术支持,加速推进ODS合金的材料优化。
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