应用案例 | 工程师视角下的机器学习平台助力铝合金板材性能预测

问题的提出

在一家繁忙的制造工厂里，工程师小易正面临着一个棘手的挑战。如何优化1070铝合金板材的制耳率和屈服强度，以满足日益严苛的市场需求。

1070铝合金板材，因其卓越的性能，被广泛应用于化工仪器、薄板加工件、深拉或旋压凹形器皿等高端产品中。然而，板材在后续加工过程中的深冲变形，对制耳率和屈服强度的稳定性提出了极高的要求。这两个性能指标直接影响着产品质量和成品率，是满足高端市场需求的关键。

传统的线性建模技术在描述成分—工艺—性能之间的复杂关系时显得力不从心，小易决定尝试一种全新的方法——机器学习。他了解到，机器学习能够从海量数据中挖掘出非线性的规律，为材料性能预测提供更精准的模型。

挑战重重：数据的迷宫与模型的门槛

在材料研发期间，从客户需求到产品全生命周期的各个环节，数据的积累如同年轮，记录着材料的每一次成长与变化。然而，如何从这海量数据中提炼出有价值的信息，如何选择那些对性能影响最大的特征，如何处理数据中的缺失与异常，成为了横亘在小易面前的一座大山，同时机器学习方法的使用也并非一帆风顺。首先，如何从生产过程中提取关键参数，构建高质量的数据源，成了他的第一道难题。其次，面对众多可能影响性能的特征，如何快速筛选出那些真正重要的，避免“维数灾难”，也是一大挑战。更不用说，数据预处理、模型训练、参数优化等步骤，对于缺乏相关经验的小杨来说，如同攀登一座座技术高峰。

MatAi材料机器学习平台解决方案

MatAi材料机器学习平台正是为了解决这些挑战而生。它将机器学习的复杂流程，化繁为简，以向导的方式，手把手地引导用户完成建模的每一步。从数据源的建立，到特征的选择，再到数据的预处理，每一步都精心设计，旨在降低学习门槛，让科研人员能够专注于材料的奥秘，而不是被技术细节所困扰。

01

建立数据源

为方便用户的使用，软件平台支持建立excel、CSV、MySOL、IDC(MatAi材料数据智能管理系统)等类型的数据库进行连接。并留有接口，可持续扩展多个数据源或三方系统。用户可以通过简易的手段添加数据。本案例中的数据可通过 EXCEL、CSV 或数据表的形式导入。如下图

02

特征工程选择、数据预处理

平台不仅支持多种数据源的连接，如Excel、CSV、MySQL等，还提供了强大的特征工程工具。它能够自动计算特征的相关性，帮助用户快速筛选出关键特征，避免了“维数灾难”的陷阱。数据预处理方面，平台提供了归一化、最小-最大缩放和标准化等多种方法，确保数据的清洁与健康，为模型训练打下坚实的基础。

03

训练集/测试集划分策略

在平台的引导下，小易将训练集占总样本数据的 80%，其余 20%的总样本数据作为测试集。

04

训练模型

平台内置多种算法供用户选择，为提高效率，可以一次性选择多种算法，并行计算。根据引导，小易选择了随机森林回归算法进行模型训练。平台不仅提供了算法的详细解释，还自动计算了模型的R2值和MAE值，帮助小杨直观地理解模型的性能。经过一系列的优化和调参，小易终于训练出了一个高精度的模型，能够准确预测1070铝合金板材的制耳率和屈服强度。

05

应用转换

最让小易兴奋的是，平台还支持将训练好的模型转化为实际应用。他将模型发布为一个易于使用的应用，让生产线上的其他工程师和管理人员能够直接输入参数，获取预测结果。这一创新不仅加速了材料研发的进程，还为工厂的决策提供了数据支持，大大提高了生产效率和产品质量。

1）应用发布

2）应用使用

平台应用效果

通过这次案例，小易深刻体会到了数据驱动的力量。他意识到，机器学习不仅能够解决复杂的材料性能预测问题，还能从逐年积累的巨量数据中发掘出巨大的商业价值。小易相信，随着技术的不断进步，机器学习将在材料科学的每一个角落绽放出更加耀眼的光芒，为材料设计与应用开辟新的天地。

小易的故事，是无数材料工程师利用机器学习解决实际问题的缩影。MatAi的机器学习平台，正成为他们手中的一把利剑，帮助他们在数据的海洋中披荆斩棘，不断探索材料科学的未知领域。