基于机器学习算法的铝合金材料力学性能预测研究  

作　　者：王博[1] 

机构地区：[1]西华大学,四川成都610039

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2023年第4期91-94,共4页

摘　　要：铝合金材料的力学性能直接影响着使用效果,因此需要对其抗拉强度、硬度值和屈服强度进行测试。传统的测试方法具有开发周期长,成本高,效率低,操作复杂的局限性,因此本文选用LR算法、ANN算法以及KNN算法来预测其力学性能。仿真结果表明,在抗拉强度、硬度值方面,使用KNN算法预测效果更好;在屈服强度方面,ANN算法预测效果更佳。

关 键 词：铝合金材料 力学性能 算法 研究 

分 类 号：TG146.21[一般工业技术—材料科学与工程]