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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(jī)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(duì)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(fù)雜性，材料的顯微組織的可靠分類仍然是金相學(xué)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(píng)價(jià)兩相鋼的形態(tài)參數(shù)，進(jìn)而確定鋼結(jié)構(gòu)的變化。

采用支持向量機(jī)（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(cè)試了預(yù)處理和特征選擇方法對(duì)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(xué)參數(shù)的數(shù)據(jù)挖掘方法用于對(duì)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(duì)馬氏體、珠光體和貝氏體進(jìn)行了分類。取得了良好的分類效果。我們能夠展示如何開(kāi)發(fā)一個(gè)組織分類的過(guò)程。數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征選擇可以同時(shí)改善分類結(jié)果，使模型不那么復(fù)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(guò)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(xué)的顯微組織參數(shù)的比較結(jié)果只有反復(fù)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(jié)構(gòu)的特征參數(shù)組合起來(lái)，產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，以獲得統(tǒng)計(jì)上充分的結(jié)果并改進(jìn)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(cè)試模型的快速挖掘方案整體流程。在訓(xùn)練過(guò)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(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練效果。剩下的部分?jǐn)?shù)據(jù)（20%）用于獨(dú)立測(cè)試模型并獲得測(cè)試性能。訓(xùn)練和測(cè)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(jié)構(gòu)：（a）珠光體；（b）馬氏體，對(duì)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(yīng)的用于計(jì)算子結(jié)構(gòu)的區(qū)域密度的二元圖像

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