作者：杨凯理1龚伟1蔺万鹏2

作者单位：1. 西南科技大学制造科学与工程学院2. 西南科技大学材料与化学学院

刊名：中国陶瓷

ISSN：1001-9642

出版年：2023-08-05

卷：59

期：8

起页：23-29

止页：

分类号：TQ174.1;TP181

语种：中文

关键词：机器学习;性能预测;多孔陶瓷;支持向量机;神经网络;

内容简介

为探究磷石膏多孔陶瓷材料成分-制备工艺-性能之间定量关系进行研究。以磷石膏为发泡剂制备多孔陶瓷的实验数据，建立4种机器学习算法模型，对磷石膏多孔陶瓷材料数据集中的吸水率、体积密度、抗压强度、导热系数等4种性能参数进行预测，比较各种学习方法的预测结果，并对实验阶段确定的最佳配比进行验证预测。实验表明：SVR-RBF算法可以对抗压强度、导热系数性能进行有效预测，验证预测误差分别为5.402%和0.725%;LMBP算法可以对吸水率、抗压强度性能进行有效预测，验证预测误差分别为0.29%和2.964%。