基于小样本机器学习的增材制造制件疲劳性能预测方法

本发明属于金属材料制备技术领域，并具体涉及一种基于小样本机器学习的增材制造制件疲劳性能预测方法，该基于小样本机器学习的增材制造制件疲劳性能预测方法包括建立原始数据集和验证集，对原始数据集进行扩增建立扩增数据集；采用三步特征筛选策略确定影响制件疲劳性能的关键特征；以关键特征为输入、疲劳性能为输出，建立预测模型，并优化得到优化的预测模型；采用验证集对优化的预测模型的预测表现进行验证与迭代优化，获得制件疲劳性能预测值。该预测方法能够解决小样本数据、复杂关系背景下机器学习模型准确性低、泛化能力差的问题，实现基于近球形粉末的增材制造钛合金疲劳性能精准预测。