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Advancedmicrostructure classification by data mining methods

Jessica Gola,Dominik Britz, Thorsten Staudt, et.al

ComputationalMaterials Science. 2018

https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2018.03.004

  現代多相材料的機械性能顯著(zhù)地受到它的顯微組織組元的分布、形狀和尺寸的影響。因此，顯微組織的定量和分類(lèi)對確定特定材料的底層結構-性能關(guān)系具有決定性的作用。由于現代材料顯微組織的復雜性，材料的顯微組織的可靠分類(lèi)仍然是金相學(xué)中最大的挑戰之一。本文展示了如何利用數據挖掘方法評價(jià)兩相鋼的形態(tài)參數，進(jìn)而確定鋼結構的變化。

采用支持向量機（SVM）作為分類(lèi)器的數據挖掘方法，建立了一種能夠區分兩相鋼不同微觀(guān)結構的模型，并測試了預處理和特征選擇方法對分類(lèi)結果的影響。

組織分類(lèi)，數據挖掘，形態(tài)參數，鋼

本文的研究結果證明了基于形態(tài)學(xué)參數的數據挖掘方法用于對鋼的不同結構的客觀(guān)分類(lèi)的可行性。采用以SVM為分類(lèi)器的快速挖掘方法對馬氏體、珠光體和貝氏體進(jìn)行了分類(lèi)。取得了良好的分類(lèi)效果。我們能夠展示如何開(kāi)發(fā)一個(gè)組織分類(lèi)的過(guò)程。數據預處理和特征選擇可以同時(shí)改善分類(lèi)結果，使模型不那么復雜并增加泛化。另外發(fā)現在混洗數據分割和樣本數據分割之間的結果存在顯著(zhù)差異。在分類(lèi)過(guò)程中的子結構參數集成顯示使用較少的參數產(chǎn)生了高精度。形態(tài)學(xué)的顯微組織參數的比較結果只有反復進(jìn)行侵蝕和分割后才可能獲得。為了在將來(lái)獲得更高的精度，可以將第二相和子結構的特征參數組合起來(lái)，產(chǎn)生更多的數據，以獲得統計上充分的結果并改進(jìn)泛化。

圖1：本研究中的數據挖掘分類(lèi)的步驟

圖2：用于組織分類(lèi)的包括三種不同性能的測試模型的快速挖掘方案整體流程。在訓練過(guò)程中使用了數據集中80%的數據尋找網(wǎng)格搜索中的C和γ參數，建立了最終的模型；利用訓練數據對模型進(jìn)行訓練，得到訓練效果。剩下的部分數據（20%）用于獨立測試模型并獲得測試性能。訓練和測試層相連接并完全自動(dòng)化。

圖3：組合分割的LOM和SEM圖像；珠光體的各個(gè)滲碳體顆粒呈不同的顏色。

圖4 分割和侵蝕的子結構：（a）珠光體；（b）馬氏體，對比（c）Feret最大值和（d）珠光體和馬氏體的面積參數。

圖5非典型馬氏體（a），非典型珠光體（b），非典型貝氏體（c）的掃描電鏡照片；以及相應的用于計算子結構的區域密度的二元圖像

   隱石檢測擁有一批在業(yè)內取得顯著(zhù)成就的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員，在行業(yè)內有著(zhù)豐富的檢測經(jīng)驗。秉承著(zhù)專(zhuān)注、專(zhuān)業(yè)、高效、想客戶(hù)所想的理念，公司積極增加項目和完善更先進(jìn)的測試儀器設備，保障每一個(gè)檢測，分析，研發(fā)任務(wù)優(yōu)質(zhì)高效的完成。同時(shí)通過(guò)專(zhuān)業(yè)所長(cháng),為全球數萬(wàn)家優(yōu)質(zhì)客戶(hù)提供最及時(shí)的行業(yè)技術(shù)標準信息，和更高精尖的分析檢測解決方案。

　　隱石檢測分別成立了閥門(mén)實(shí)驗室，腐蝕實(shí)驗室，金相實(shí)驗室，力學(xué)實(shí)驗室，無(wú)損實(shí)驗室，耐候老化實(shí)驗室。從事常壓儲罐檢測，鍋爐能效檢測，金屬腐蝕檢測，應力應變檢測，無(wú)損探傷檢測，機械設備檢測，金相分析，石墨烯納米材料檢測，水質(zhì)檢測，油品檢測涉及的服務(wù)范圍已廣泛覆蓋到鋼鐵材料，有色金屬材料，石油化工設備，通用機械設備，冶金礦石，建筑工程材料、航空航天材料，高鐵船舶材料，汽車(chē)用零部件、非金屬材料，電子電工產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域，并獲得了CMA和CNAS;雙重認可。