元の名称記録: 西安交通大学; 西北有色金属研究院

本发明属于材料科学技术领域，公开了一种形状记忆合金成分预测方法及相关装置，将形状记忆合金的目标应力应变曲线通过预训练好的WCGAN‑GP网络进行处理，得到与多组相场参数；将所述多组相场参数分别通过训练好的LSTM模型进行处理，得到每组相场参数对应的预测应力应变曲线；计算所述目标应力应变曲线与各预测应力应变曲线之间的相似度，筛选与目标应力应变曲线相似度符合要求的预测应力应变曲线，将相似度符合要求的预测应力应变曲线作为最优预测应力应变曲线，将最优预测应力应变曲线对应的相场参数作为形状记忆合金的最终成分。本发明能够根据形状记忆合金的性能需求，对形状记忆合金的成分进行预测，实现设计新材料所急需的“逆向设计”能力。

本发明公开了一种材料性能预测方法及相关装置，获取材料的预设成分和工艺参数；利用已训练好的时序模型对预设的成分和工艺参数进行处理，得到材料在预设成分和工艺参数下的性能参数；时序模型的训练过程包括：构建包含材料的成分、工艺参数和性能参数的材料单步性能数据集；利用材料单步性能数据集对代理模型进行训练，得到训练好的代理模型；利用训练好的代理模型为材料的制备工艺中的每一步结束后的材料预测性能参数，利用材料的成分、工艺参数以及每一步结束后的材料预测性能参数构建材料性能时序数据集；利用材料性能时序数据集对时序模型进行训练，得到训练好的时序模型。本发明能够实现性能精准预测，进一步提升材料开发效率。