基于力学理论指导迁移学习的钢铁材料疲劳性能预测方法

摘要

本发明提供一种基于力学理论指导迁移学习的钢铁材料疲劳性能预测方法，涉及钢铁材料的设计和机器学习应用技术领域。本发明将力学理论机制引入到机器学习中，解决了材料高成本属性预测的小样本问题。通过基于力学理论指导建立钢种成分、工艺与目标性能之间的关系。本方法针对获取成本高的目标性能，利用目标性能与源性能间的高相关性，即基于力学理论指导，仅利用数十组目标性能数据便可建立起准确预测目标性能的迁移学习模型。该方法显著降低了机器学习对于高成本目标性能的数据量要求，显著提高了高成本目标性能评估、预测效率，并最终有利于提高新材料研发速率。