26年WP应用物理学基于机器学习Mn掺杂BNT-BT陶瓷组分优化6.16-AI12.54.docx

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- I -基于机器学习 Mn 掺杂 BNT-BT 陶瓷组分优化摘要本研究旨在解决传统铅基压电陶瓷的环境危害、纯相 BNT-BT 性能不佳及实验试错效率低的问题，将机器学习融入 Mn 掺杂 BNT-BT 无铅压电陶瓷的组分调配与性能改良，优化研发模式、提升材料综合性能，为其工程应用提供支撑。研究整理相关数据集，采用五种算法搭建性能预估模型并校验，通过特征重要性分析明确组分影响权重，经单目标与多目标协同优化筛选最优配方。结果显示，四类模型预测精度良好，可捕捉组分与性能的非线性关系，人工神经网络适配性较差；BT、BNT 摩尔占比分别主导不同关键性能，Mn 掺杂...

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