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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于机器学习的高性能镁合金的逆向设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116844673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310805810.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于机器学习的高性能镁合金的逆向设计方法是由汤爱涛;董志华;米晓希;程云川;康靓;蒋斌;钱晓英;郑志莹;王翠红;张昂;白生文;宋江凤;潘复生设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的高性能镁合金的逆向设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的高性能镁合金的逆向设计方法，通过收集关于镁合金成分、加工工艺与力学性能的数据，以机器学习算法解析镁合金成分、加工工艺与力学性能隐含构效关系，进而实现由力学性能需求高效设计新型高性能镁合金。本发明采用寻优算法与正向模型相结合，优化了合金成分等参数，有效提升预测的准确度计算精度可达99％、减少偏差误差仅为0.5％，可使合金数据体量少且工艺复杂组合也能达到良好的拟合效果，计算方法简单，易实现。本发明提高镁合金的设计效率，降低了实验成本，并是以实际性能需求为导向的逆向设计，既解决镁合金数据体量少的问题，又为基于机器学习方法的高性能镁合金高效开发设计提供了新思路。

本发明授权一种基于机器学习的高性能镁合金的逆向设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的高性能镁合金的逆向设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：数据准备：收集镁合金相关的历史数据，构建镁合金原始数据库，然后将其进行数据预处理和特征选择，得到镁合金的数据集； S2：正向预测模型的建立：将步骤S1得到的镁合金数据集划分为训练集和测试集，并对所述训练集进行标准化处理，以合金成分、加工工艺为输入，以力学性能为输出，构建合金成分、加工工艺→力学性能的机器学习的正向预测模型，并通过测试集评估所述正向预测模型准确性； S3：抽样寻优模型的建立与选择：选择以粒子群算法和遗传算法为抽样寻优算法，自编程建立模型，进行参数寻优，通过对比两者寻优效果选择合适的寻优算法； S4：逆向设计模型的构建：确定一个参数空间，通过步骤S3选择的抽样寻优算法在这个空间内随机抽样，抽样结果通过与正向模型训练集相同的标准化处理后输入到正向预测模型中，得到相应的性能预测值，构建力学性能→合金成分、加工工艺的逆向设计模型； S5：合金设计：以性能预测值和目标性能值的均方根误差和为适应度函数，通过抽样寻优算法的迭代求解，得到使得适应度函数达到最小值的最优解，该最优解即为与目标性能相匹配的合金成分和加工工艺参数的组合。

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