发明专利已授权

一种基于高通量表征与机器学习的核电用钢晶粒尺寸预测方法

📄 申请号：CN202411915138.4 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2024-12-24

公开号

CN119887875B

公开日

2025-09-23

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_60

IPC 分类号

G06T7_60 , G06T7_10 , G06V10_764 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习材料表征金属材料

应用场景

核电材料研发, 核电设备制造, 金属材料性能优化, 热加工工艺优化, 材料高通量筛选

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摘要

本发明公开一种基于高通量表征与机器学习的核电用钢晶粒尺寸预测方法，涉及材料晶粒尺寸分析及预测技术领域，通过高通量表征技术一次性获取大量核电用奥氏体不锈钢在不同热变形与热处理条件下的多变量复杂参数组合，结合EBSD大面积拼接技术获取高精度的晶粒尺寸信息，利用WOA‑XGBoost机器学习算法建立可靠的实验数据库，实现对大尺寸试样晶粒尺寸的准确预测。这种方法不仅提高了数据采集效率，还显著降低了研究与生产成本，同时优化了工艺参数，提升了材料性能和质量。此外，该发明还促进了智能制造技术的发展，推动了材料研发和生产过程的智能化和自动化，有助于实现可持续发展的目标。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于脑电非线性熵分析的疼痛量化评估方法及系统

当前第 / 件

一种自动化水洗反应釜系统及其控制方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_60)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：129 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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