【摘 要】
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渗铝作为航空发动机涡轮叶片高温防护的重要手段，其质量与飞行安全密切相关。渗铝层厚度是评估渗层性能的重要因素，但目前的无损检测方法难以对其进行准确测量。针对该问题，将X射线荧光技术与极端梯度提升（XGBoost）算法相结合，通过Pearson相关系数筛选（PCCS）提取特征元素，构建渗铝层厚度预测模型。将该模型与K近邻回归、线性回归、支持向量机、随机森林模型预测结果的平均相对误差进行对比。结果表明，
【基金项目】
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陕西省科研计划（SKJH20070405）；
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渗铝作为航空发动机涡轮叶片高温防护的重要手段，其质量与飞行安全密切相关。渗铝层厚度是评估渗层性能的重要因素，但目前的无损检测方法难以对其进行准确测量。针对该问题，将X射线荧光技术与极端梯度提升（XGBoost）算法相结合，通过Pearson相关系数筛选（PCCS）提取特征元素，构建渗铝层厚度预测模型。将该模型与K近邻回归、线性回归、支持向量机、随机森林模型预测结果的平均相对误差进行对比。结果表明，相比其他模型，PCCS-XGBoost模型预测渗层厚度的平均相对误差最小，为1.60%。该研究为渗铝层厚度的无损检测提供了一种新的预测方法。
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