铝基复合材料复合体系与制备工艺协同优化数据集

本数据集主要面向基于机器学习的复合体系与制备工艺优化技术研究，基于机器学习（CatBoost、集成学习、人工神经网络）、第一性原理计算（CASTEP密度泛函理论）、分子动力学模拟（Lammps）与实验测试（XRD、SEM）等多种手段产生。数据集系统记录了铝基复合材料成分‑工艺‑性能数据、基于SHAP的可解释性分析结果、合金元素在基体/增强体界面的偏聚能与结合能、界面分离功与界面结构数据、SiC增强铝基复合材料的组织形貌与元素分布、分子动力学拉伸模拟的应力‑应变曲线与位错演化信息，以及特种挤压铸造法制备的体系‑组织‑性能数据和面向单目标与多目标性能的反向优化设计成分与工艺方案等。数据涵盖数据模型训练与评估、可解释分析、界面计算、组织验证、反向设计及辅助设计软件等内容。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集面向基于机器学习的铝基复合材料体系与制备工艺协同优化，综合运用CatBoost、集成学习、人工神经网络、第一性原理计算、分子动力学模拟及实验测试等多种手段。系统记录了成分-工艺-性能数据、SHAP可解释性分析结果、界面偏聚能与结合能、界面结构与分离功、组织形貌与元素分布、应力-应变曲线与位错演化信息，以及反向优化设计得到的成分与工艺方案，覆盖模型训练评估、可解释分析、界面计算、组织验证与辅助设计等环节。