数据驱动支持下的球压痕硬度测量研究  

Research on Ball Indentation Hardness Measurement with Data-Driven Support

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作  者:姜美静 JIANG Meijing(Shenzhen Institute of Metrology and Quality Testing,Shenzhen,Guangdong Province,518000 China)

机构地区:[1]深圳市计量质量检测研究院,广东深圳518000

出  处:《大众科学》2024年第15期44-46,共3页China Public Science

摘  要:探讨数据驱动技术在球压痕硬度(Ball Indentation Hardness,BIH)测量中的应用与优化,通过集成高级数据分析方法,提出了一种改进的球压痕硬度测量模型,该模型能够准确预测材料的硬度值。研究中采用了机器学习算法对实验数据进行深入分析,并建立了相应的硬度预测模型。研究成果不仅提高了硬度测量的精度和效率,而且为材料性能的快速评估提供了新的技术手段。The application and optimization of data-driven technology in Ball Indentation Hardness(BIH)measurement was discussed.By integrating advanced data analysis methods,an improved ball indentation hardness measurement model was proposed,which can accurately predict the hardness value of materials.In this study,machine learning algorithm is used to analyze the experimental data deeply,and the corresponding hardness prediction model is established.The research results not only improve the accuracy and efficiency of hardness measurement,but also provide a new technical means for the rapid evaluation of material properties.

关 键 词:数据驱动 球压痕硬度测量 测量模型 机器学习 

分 类 号:TG135.5[一般工业技术—材料科学与工程] TP181[金属学及工艺—合金]

 

参考文献:

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二级参考文献:

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引证文献:

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