【摘 要】
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孪生是镁和其他密排六方结构金属重要的变形机制。根据之前的研究,已知孪晶形核取决于母相晶粒的尺寸和晶体取向。但是,仍然没有令人满意的标准来预测原始镁材料哪些晶粒在变形之后将生成孪晶。在这项工作中,我们采用机器学习方法来解决此问题。用Mg-0.47wt%Ca多晶挤压合金制成三个拉伸试样,E-0,E-45和E-90,其拉伸轴与挤压方向的夹角分别为0°,45°和90°。每个样品拉伸变形至4%的应变。通过变
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孪生是镁和其他密排六方结构金属重要的变形机制。根据之前的研究,已知孪晶形核取决于母相晶粒的尺寸和晶体取向。但是,仍然没有令人满意的标准来预测原始镁材料哪些晶粒在变形之后将生成孪晶。在这项工作中,我们采用机器学习方法来解决此问题。用Mg-0.47wt%Ca多晶挤压合金制成三个拉伸试样,E-0,E-45和E-90,其拉伸轴与挤压方向的夹角分别为0°,45°和90°。每个样品拉伸变形至4%的应变。通过变形前后的电子背散射衍射（EBSD）对E-0的636晶粒,E-45的572晶粒和E-90的840晶粒进行了表征。在E-0的27个晶粒,E-45的150个晶粒和E-90的220个晶粒中发现了孪晶。计算三个样品中所有晶粒的18种属性,例如不同滑移系的施密特因子、晶粒尺寸等。然后使用五种机器学习算法,包括决策树,集成树XGBoost,人工神经网络,支持向量机,朴素贝叶斯,以E-45作为训练集,另两个样本作为测试集来构建预测晶粒孪生形核的模型。在预测准确性和F1分数方面,将不同模型的性能进行了比较。最好的模型可以使训练集的准确度达到87%,对测试集的准确度达到87%。模型未预测的孪晶形核事件主要是由邻近晶粒产生的另一个孪晶引起的。
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