Моделювання теплопровідності високоентропійних сплавів за допомогою машинного навчання

Abstract

В даній бакалаврській роботі було проведено наукове дослідження методів аналізу та прогнозування параметрів високоентропійних сплавів використовуючи принципи машинного навчання. Розглянуті основні поняття з побудови машинного навчання та алгоритм машинного навчання оптимальний для використання в роботі. Проаналізований алгоритм роботи, а також отримані певні значення на основі титану, ванадію, хрому, ніобію, танталу, вольфраму, цирконію, гафнію та інших. У результаті порівняння даних моделювання та експериментальних даних були знайдені близькі значення та найкращі значення для теплопровідності та теплоємності.