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龙图腾网获悉金利合金制造工业(宁波)有限公司;宁波大学申请的专利一种锌合金性能预测及成分优化方法和系统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：CN118675666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410728592.2，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种锌合金性能预测及成分优化方法和系统是由潘辰丰;任潞;陈稼晋;陈煜伦;侯琳;朱衍;所新坤;葛成杰;林文文设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锌合金性能预测及成分优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种锌合金性能预测及成分优化方法和系统，方法包括收集锌合金相关成分以及力学性能数据作为总数据集；划分子数据集并进行数据扩充和预处理；根据皮尔逊相关系数和随机森林特征重要性评估筛选整体关键特征；筛选最优算法建立各性能预测模型；通过网格搜索优化各性能预测模型；实验验证模型可靠性；基于NSGA‑II算法进行多目标优化，筛选综合预测性能最优的成分配比；系统则是基于该方法；本发明基于机器学习算法建立目标性能预测模型进行合金开发，解决了传统设计因较大成分设计空间导致的长周期、高成本的问题。

本发明授权一种锌合金性能预测及成分优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种锌合金性能预测及成分优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：基于公开数据库收集锌合金的成分、成型工艺以及力学性能的若干数据，所述力学性能包括抗拉强度、伸长率、硬度，通过所述若干数据合成总数据集； S2：通过数据处理模块将所述总数据集拆解为由成分数据与抗拉强度数据构成的成分-抗拉强度数据集、由所述成分数据与伸长率数据构成的成分-伸长率数据集和由所述成分数据与硬度数据构成的成分-硬度数据集，并利用各数据集中各成分含量波动范围及各力学性能的中值和标准差进行数据扩充，获得扩充数据集； S3：通过所述扩充数据集中皮尔逊相关系数和随机森林特征重要性评估情况从所述扩充数据集筛选力学性能对应的关键特征，获得整体关键特征； S4：基于所述整体关键特征，采用十折交叉验证法，以平均决定系数作为评估指标从多个力学性能预测模型中筛选最优预测模型，获得当前性能预测模型； S5：运用网格搜索对所述当前性能预测模型进行超参数优化，并以决定系数和均方根误差对其进行回归模型性能评估，获得当前性能预测模型的优化模型； S6：通过锌合金性能预测实验验证所述当前性能预测模型的优化模型的错误率，当所述错误率不大于预定值时执行下一步；当所述错误率大于所述预定值时,将实验结果收入总数据集，并回转执行所述步骤S1； S7：通过非支配排序遗传算法对所述整体关键特征进行多目标优化，获得锌合金力学性能最优的成分配比。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人金利合金制造工业(宁波)有限公司;宁波大学，其通讯地址为：315203 浙江省宁波市镇海区蟹浦工业开发区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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