CN113420385A - 一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，采用机器学习中的深度卷积神经网络模型和回归算法，通过学习金相图数据集预测钢材的力学性能：将实验中获取的钢材的金相微观组织图与实验测得的相应力学性能数据组成金相图‑性能数据集，然后对金相图进行基于预训练的深度卷积神经网络的特征提取，再对提取的特征值做进一步的筛选，最后将筛选后的特征与力学性能数据对应，通过回归算法实现回归映射。本发明训练得到的模型适用于钢材力学性能预测与质量评估领域，实现了准确、高效地评估与预测钢材力学性能的功能。

Description

一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法
技术领域
本发明属于钢材微观组织性能预测技术领域，具体涉及一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法。
背景技术
金相图是利用金属显微检测技术对金属样品的断面进行拍照而获得的显微照片，它在某种程度上反映了金属在特定工艺条件下所具有的内部结构，对分析微观组织与宏观性能之间的关系、改善工艺流程、提高产品性能具有重要意义，因此在实验室研究及工业生产中得到了广泛应用。判断与分析金相图所呈现的微观组织的具体力学性能是金相图研究及应用的重要环节。
传统的钢材力学性能获取过程是通过对钢材进行相应的力学实验所获得的，这通常是由专门从事金属材料性能分析的人员借由专业的仪器与设备完成。然而，这样做却也存在着人工实验的效率较低等弊端。
在过去的几十年中，有不少研究者致力于开发钢材性能预测的方法。随着计算机视觉理论和机器学习算法的发展，一些研究者尝试应用机器学习算法来实现对钢材性能的预测，这些预测方法基本上是从生产工艺出发，建立工艺与性能之间的关系——这种方法对特定的钢材组成成分有严格要求，一旦成分产生偏差，成品的预测结果也随之波动。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种产品和方法，用于/实现的功能。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，包括以下步骤：
S1：选用不同型号的钢材和不同的热处理工艺制备试样，用金相显微镜获取试样的金相图数据，通过力学实验获取试样的力学性能数据，金相图数据与力学性能数据一一对应，建立金相图-性能数据集；
S2：构建机器学习的模型提取特征值，将经过排序和筛选后的特征值与力学性能数据对应并进行回归映射；
S3：对模型进行训练、测试与评估，根据性能最优的模型制作交互界面，实现对钢材微观组织的力学性能的自动化预测。
按上述方案，所述的步骤S1中，具体步骤为：
S11：采用不同牌号的钢材、经由不同的热处理工艺制备试样；
S12：使用洛氏硬度计测试试样的硬度，得到硬度数据；
S13：依次将试样切片、打磨、抛光，用蔡司金相显微镜对试样进行观测、照相，得到金相图；
S14：将试样的金相图与硬度数据一一对应组合，获得金相图-性能数据集；
S15：将处理好的数据集用留出法随机划分为训练数据集、验证数据集、测试数据集；
S16：随机打乱训练数据集。
进一步的，述的步骤S11中，热处理工艺包括先在特定温度下保温，然后依次进行包括固溶、正火、淬火、回火的工艺处理。
进一步的，所述的步骤S15中，划分训练数据集、验证数据集、测试数据集的比例为70％：10％：20％。
按上述方案，所述的步骤S2中，具体步骤为：
S21：以基于迁移学习的卷积神经网络为基本框架构建深度卷积神经网络模型，通过卷积层稀疏采样提取高度压缩的特征值；
S22：采用皮尔森相关系数衡量特征值之间的线性相关性，对特征值进行重要性排序，并筛选出前K个特征值；
S23：将筛选后的特征值与力学性能数据对应，采用回归算法实现筛选后的特征与力学性能数值间的映射。
进一步的，所述的步骤S21中，基于迁移学习的卷积神经网络采用Inception-V3模型。
进一步的，所述的步骤S21中，基于迁移学习的卷积神经网络包括浅层网络和高层网络，浅层网络用于提取底层信息，高层网络用于获取语义信息。
进一步的，所述的步骤S23中，回归算法采用人工神经网络算法。
进一步的，所述的步骤S3中，具体步骤为：
S31：采用训练数据集训练深度卷积神经网络模型，训练完成后采用测试数据集对模型性能基于包括均方根误差和r2_score的评估标准进行测试和评估；
S32：保存经评估得到的性能最优的已训练模型，制作交互界面，实现对钢材微观组织的力学性能的自动化预测。
一种计算机存储介质，其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序，该计算机程序执行一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法。
本发明的有益效果为：
1.本发明的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，利用现有的金相图-性能数据，通过建立金相图与性能之间的关系，实现了准确、高效地评估与预测钢材力学性能的功能。
2.本发明采用金相图数据集训练深度卷积神经网络模型，并通过回归算法实现回归映射。
3.本发明适用于钢材力学性能预测与质量评估领域。
附图说明
图1是本发明实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参见图1，本发明实施例的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，包括以下步骤：
S1：建立数据集；选用不同型号的钢材和不同的热处理工艺制备试样，用金相显微镜获取相应金相图数据，通过力学实验获取相应的力学性能数据(以硬度为例)。具体经过以下流程：
S11：采用不同牌号的钢材、经由不同的热处理工艺(先在特定温度下保温，然后再分别进行固溶、正火、淬火、回火等工艺处理)制备试样；
S12：使用洛氏硬度计对试样进行硬度测试，获得对应的硬度数据；
S13：将试样切片、打磨、抛光，用蔡司金相显微镜对每个试样进行观测、照相，获得每个试样的金相图；
S14：将对应的试样金相图和硬度数据一一组合，获得金相图-性能数据集；
S15：将处理好的数据集用留出法随机划分为训练数据集、验证数据集、测试数据集，比例为70％：10％：20％；
S16：随机打乱训练数据集。
S2：构建网络模型；
S21：特征提取：以基于迁移学习的卷积神经网络(如Inception-V3模型)作为基本框架，其中，浅层网络提取底层信息，高层网络获取语义信息，通过卷积层实现稀疏采样，获得高度压缩的特征值；
S22：特征筛选：采用皮尔森相关系数衡量特征之间的线性相关性，对特征值进行重要性排序，并筛选出前K个特征值；
S23：回归映射：采用机器学习中的回归算法(如人工神经网络)作为最后的预测结构，实现筛选后的特征与性能数值间的映射。
S3：训练与测试；
S31：用制备的训练数据集训练模型，训练完成后可用测试数据集对模型性能基于均方根误差、r2_score等评估标准进行测试与评估；
S32：保存性能最优的已训练模型，制作交互界面，实现对钢材微观组织的力学性能的自动化预测。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：选用不同型号的钢材和不同的热处理工艺制备试样，用金相显微镜获取试样的金相图数据，通过力学实验获取试样的力学性能数据，金相图数据与力学性能数据一一对应，建立金相图-性能数据集；
S2：构建机器学习的模型提取特征值，将经过排序和筛选后的特征值与力学性能数据对应并进行回归映射；
S3：对模型进行训练、测试与评估，根据性能最优的模型制作交互界面，实现对钢材微观组织的力学性能的自动化预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，其特征在于：所述的步骤S1中，具体步骤为：
S11：采用不同牌号的钢材、经由不同的热处理工艺制备试样；
S12：使用洛氏硬度计测试试样的硬度，得到硬度数据；
S13：依次将试样切片、打磨、抛光，用蔡司金相显微镜对试样进行观测、照相，得到金相图；
S14：将试样的金相图与硬度数据一一对应组合，获得金相图-性能数据集；
S15：将处理好的数据集用留出法随机划分为训练数据集、验证数据集、测试数据集；
S16：随机打乱训练数据集。
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，其特征在于：所述的步骤S11中，热处理工艺包括先在特定温度下保温，然后依次进行包括固溶、正火、淬火、回火的工艺处理。
4.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，其特征在于：所述的步骤S15中，划分训练数据集、验证数据集、测试数据集的比例为70％：10％：20％。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，其特征在于：所述的步骤S2中，具体步骤为：
S21：以基于迁移学习的卷积神经网络为基本框架构建深度卷积神经网络模型，通过卷积层稀疏采样提取高度压缩的特征值；
S22：采用皮尔森相关系数衡量特征值之间的线性相关性，对特征值进行重要性排序，并筛选出前K个特征值；
S23：将筛选后的特征值与力学性能数据对应，采用回归算法实现筛选后的特征与力学性能数值间的映射。
6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，其特征在于：所述的步骤S21中，基于迁移学习的卷积神经网络采用Inception-V3模型。
7.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，其特征在于：所述的步骤S21中，基于迁移学习的卷积神经网络包括浅层网络和高层网络，浅层网络用于提取底层信息，高层网络用于获取语义信息。
8.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，其特征在于：所述的步骤S23中，回归算法采用人工神经网络算法。
9.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法，其特征在于：所述的步骤S3中，具体步骤为：
S31：采用训练数据集训练深度卷积神经网络模型，训练完成后采用测试数据集对模型性能基于包括均方根误差和r2_score的评估标准进行测试和评估；
S32：保存经评估得到的性能最优的已训练模型，制作交互界面，实现对钢材微观组织的力学性能的自动化预测。
10.一种计算机存储介质，其特征在于：其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序，该计算机程序执行如权利要求1至权利要求9中任意一项所述的一种基于机器学习的钢材微观组织力学性能预测方法。
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