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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(xiàn)代多相材料的機械性能顯著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對確定特定材料的底層結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系具有決定性的作用。由于現(xiàn)代材料顯微組織的復雜性，材料的顯微組織的可靠分類仍然是金相學中最大的挑戰(zhàn)之一。本文展示了如何利用數(shù)據(jù)挖掘方法評價兩相鋼的形態(tài)參數(shù)，進而確定鋼結(jié)構(gòu)的變化。

采用支持向量機（SVM）作為分類器的數(shù)據(jù)挖掘方法，建立了一種能夠區(qū)分兩相鋼不同微觀結(jié)構(gòu)的模型，并測試了預處理和特征選擇方法對分類結(jié)果的影響。

組織分類，數(shù)據(jù)挖掘，形態(tài)參數(shù)，鋼

本文的研究結(jié)果證明了基于形態(tài)學參數(shù)的數(shù)據(jù)挖掘方法用于對鋼的不同結(jié)構(gòu)的客觀分類的可行性。采用以SVM為分類器的快速挖掘方法對馬氏體、珠光體和貝氏體進行了分類。取得了良好的分類效果。我們能夠展示如何開發(fā)一個組織分類的過程。數(shù)據(jù)預處理和特征選擇可以同時改善分類結(jié)果，使模型不那么復雜并增加泛化。另外發(fā)現(xiàn)在混洗數(shù)據(jù)分割和樣本數(shù)據(jù)分割之間的結(jié)果存在顯著差異。在分類過程中的子結(jié)構(gòu)參數(shù)集成顯示使用較少的參數(shù)產(chǎn)生了高精度。形態(tài)學的顯微組織參數(shù)的比較結(jié)果只有反復進行侵蝕和分割后才可能獲得。為了在將來獲得更高的精度，可以將第二相和子結(jié)構(gòu)的特征參數(shù)組合起來，產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，以獲得統(tǒng)計上充分的結(jié)果并改進泛化。

圖1：本研究中的數(shù)據(jù)挖掘分類的步驟

圖2：用于組織分類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。在訓練過程中使用了數(shù)據(jù)集中80%的數(shù)據(jù)尋找網(wǎng)格搜索中的C和γ參數(shù)，建立了最終的模型；利用訓練數(shù)據(jù)對模型進行訓練，得到訓練效果。剩下的部分數(shù)據(jù)（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化。

圖3：組合分割的LOM和SEM圖像；珠光體的各個滲碳體顆粒呈不同的顏色。

圖4 分割和侵蝕的子結(jié)構(gòu)：（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(shù)。

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(jié)構(gòu)的區(qū)域密度的二元圖像

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