一种基于有限数据的轻质高硬度合金的辅助筛选系统

本发明公开了一种基于有限数据的轻质高硬度合金的辅助筛选系统，包括数据预处理模块、机器学习预测模块、智能优化模块和验证反馈模块。所述数据预处理模块通过特征重要性分析与相关性评估，从多类别参数中筛选出用于预测合金维氏硬度的关键描述符集；所述机器学习预测模块采用经过稳定性和可解释性验证的硬度预测模型，以关键描述符为输入，在未知合金成分空间中进行定向性能预测；所述智能优化模块集成粒子群优化算法，以轻质和高硬度为目标函数，在巨大的成分空间中高效搜索最优合金配比；所述验证反馈模块结合分子动力学模拟，对预测出的优选合金构型进行力学性能验证。本系统创新性地通过性能驱动框架协同机器学习与智能优化算法，有效克服了有限实验数据下的计算壁垒，显著加速了轻质高硬度多主元合金的发现进程，并借助可解释性分析揭示了影响硬度的关键物理冶金因素。