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基于KBRF算法的镍基690合金应力腐蚀裂纹扩展速率预测模型
文献摘要：
镍基690合金广泛用于压水堆核电站核岛主设备关键部件及焊缝,高温高压水环境应力腐蚀开裂(SCC)是其潜在的失效机理.由于SCC行为影响因素多达二十余种,因此存在参数化模型预测精度不高的问题.本研究通过融合随机森林机器学习算法(random forest,RF)与基于领域知识的MRP-386参数化模型,建立了镍基690合金SCC裂纹扩展速率KBRF(knowledge-based random forest)预测模型.结果表明,领域知识的引入增强了KBRF模型的鲁棒性,准确性较MRP-386参数化模型和RF等机器学习模型显著提高.模型将应用于中国压水堆核电站镍基690合金部件及焊缝在反应堆冷却剂中的应力腐蚀裂纹扩展工程预测.
文献关键词：
镍基690合金;应力腐蚀;裂纹扩展;机器学习;KBRF
中图分类号：
作者姓名：
梅金娜;王鹏;韩姚磊;蔡振;遆文新;彭群家;薛飞
作者机构：
苏州热工研究院有限公司,江苏苏州215004
文献出处：
引用格式：
[1]梅金娜;王鹏;韩姚磊;蔡振;遆文新;彭群家;薛飞-.基于KBRF算法的镍基690合金应力腐蚀裂纹扩展速率预测模型)[J].稀有金属材料与工程,2022(04):1304-1311
A类：
KBRF
B类：
镍基,应力腐蚀裂纹,裂纹扩展速率,速率预测,压水堆核电站,核岛主设备,关键部件,焊缝,高温高压水,环境应力,应力腐蚀开裂,SCC,失效机理,行为影响,多达,二十余种,参数化模型,机器学习算法,random,forest,领域知识,MRP,knowledge,机器学习模型,金部,反应堆冷却剂,工程预测
AB值：
0.267129
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