徐 燕，张玉凤，高 湉，张 研，张惠然，刘永生（. 上海电力学院 数理学院，上海 0399；. 上海大学 计算机工程与科学学院，上海 00444）

Al基非晶合金表征参数的支持向量回归分析

徐 燕1，张玉凤1，高 湉1，张 研2，张惠然2，刘永生1
（1. 上海电力学院 数理学院，上海 201399；2. 上海大学 计算机工程与科学学院，上海 200444）

根据一系列 Al基非晶合金薄带实测数据集，应用粒子群优化支持向量回归方法（PSO-SVR），建立一个通过相关表征参数来预测Al基非晶合金晶化温度（Tx）的模型。利用该模型对不同类型铝基非晶合金的晶化温度（Tx）进行建模和预测研究，并与反向传播神经网络（BPNN）预测方法进行比较。结果表明：基于留一交叉验证法（LOOCV）的PSO-SVR模型预测的晶化温度误差要比BPNN模型预测的小得多，这说明模型中所采用的特征参数能很好地描述该系列Al基非晶合金的晶化行为和热稳定性。

Al基非晶合金；晶化温度；支持向量回归；粒子群优化

非晶合金，俗称“金属玻璃”，与金属相比具有长程无序、短程有序的结构，因而具有独特而优异的物理、化学及力学性能，使其极具生产应用的优势。其中，Al 基非晶合金是一种高强度低密度的材料，且Al 基非晶纳米晶复合材料的比强度与工程陶瓷的接近，具有很大的应用潜力［1−3］。这使得近年来快速发展的 航空航天以及交通工具的轻型化的需求得以满足。但在晶化过程中金属间化合物的析出会导致复合材料的强度降低，还会使材料由韧变脆［4］，因此，Al基非晶合金的晶化行为值得深入研究［5］，找出晶化温度与其它相关表征参数之间的关系也很有意义。……