《表2 典型高强度不锈钢的力学性能[13～21]》

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《高强度不锈钢的研究及发展现状》

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从高强度不锈钢的发展来看，随着强度级别的提升，由单一强化相强化逐渐向多相复合强化发展，相较于单一种类析出相的强化，复合强化更有利于钢强度的进一步提升。然而，合金成分和时效制度对于不同种类沉淀相的析出和长大行为的影响差异较大。考虑到不同合金成分和热处理制度在设计新钢种时可以获得不同的多种的沉淀相，采用传统的试错法实验和基于数据积累的人工神经网络模拟在合金设计过程中仍存在不足，因此亟需一种新型的基于物理冶金的模型[28]。Xu等[28～30]和Parn等[31]提出了一种基于机器学习的合金成分计算模型，此模型整合了合金成分和相应的热处理参数，实现了所需的性能在遗传框架内演变。此模型应用于设计以MC碳化物为强化相的超高强度钢，亦适用于Cu团簇、Ni3Ti、NiAl沉淀相，也可应用于设计一种由多种类强化相，包括MC碳化物、富Cu相和Ni3Ti金属间化合物共同强化合金。模型包括了对钢力学性能、耐蚀性能以及显微组织等相应参数的模拟，为合金的成分设计提供了更为可靠的路径。