【摘 要】
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采用支持向量回归、人工神经网络和随机森林三种机器学习算法，建立了铜铝复合材料在连铸复合（固/液扩散）和退火（固/固扩散）时工艺参数与界面层厚度、界面结合强度的关系模型，为铜铝复合材料的界面调控提供了新方法。基于界面结合强度预测模型，采用遗传算法优化连铸复合工艺，得到的优化参数为：铝液温度θAl=799℃，铜液温度θCu=1220℃，拉坯速度v=83 mm/min，一次冷却水流量Q1=576 L/h
【机 构】
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北京科技大学新材料技术研究院现代交通金属材料与加工技术北京实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2018YFA0707303）； 国家自然科学基金杰出青年基金项目（51925401）～～；
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采用支持向量回归、人工神经网络和随机森林三种机器学习算法，建立了铜铝复合材料在连铸复合（固/液扩散）和退火（固/固扩散）时工艺参数与界面层厚度、界面结合强度的关系模型，为铜铝复合材料的界面调控提供了新方法。基于界面结合强度预测模型，采用遗传算法优化连铸复合工艺，得到的优化参数为：铝液温度θAl=799℃，铜液温度θCu=1220℃，拉坯速度v=83 mm/min，一次冷却水流量Q1=576 L/h，二次冷却水流量Q2=716 L/h。相关性计算以及界面剪切实验表明，Al2Cu层对断裂过程和界面结合强度有较大影响。
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