一种基于机器学习的钛合金复杂加载成形微观组织预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的钛合金复杂加载成形微观组织预测方法，属于钛合金热加工微观组织预测技术领域，所述的方法包括以下步骤：步骤1：从扩散连接后钛合金材料中切取若干高温拉伸试样；步骤2：利用所述步骤1得到的结果，提取晶粒尺寸、DRX比例和LAGBs比例三种微观组织数据；步骤3：将数据集划分为训练集和测试集；步骤4：将所述步骤3中划分的数据集送入机器学习模型，使用k折交叉验证对模型进行训练；步骤5：对于所述步骤4中训练后的机器学习模型进行性能评估，完成模型的建立，利用训练好的模型进行复杂加载成形下钛合金微观组织预测。本发明的方法通过机器学习模型，来精确预测Ti‑6Al‑4V钛合金高温复杂加载过程中微观组织演化。