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作者：王治涵;徐骏;王婧;李传维;顾剑锋;
单位：上海交通大学材料科学与工程学院材料改性与数值模拟研究所;上海交通大学上海市激光制造与材料改性重点实验室;
摘要：热处理模拟技术可以高效、低成本地设计和优化热处理工艺，但受限于现有的实验测试技术和计算手段，目前热处理模拟所需的材料数据库普遍面临数据完整性不足的问题。为此，基于B/S架构设计并开发了一款适用于热处理模拟的材料数据库系统，并提供了一种基于机器学习技术的材料参数获取方法。结果表明：所设计的一种自动优化算法，能解决数据库数据更新、机器学习模型再次训练过程中超参数人工调节所存在的盲目性和随机性等难题；经验证，利用机器学习模型预测的材料参数，误差相对于传统线性插值法可降低40%以上。
关键词：热处理模拟;;材料数据库;;B/S架构;;机器学习;;超参数优化
基金资助：国家重点研发计划(2023YFB3408000);; 宁波市重点技术研发(2023T002);; 国家自然科学基金(52171042)
