这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告：

机器学习预测轧制Mg-8Li共晶合金力学性能的研究

1. 作者与发表信息

本研究由Jiawen Zhu, YeJia Lin, Chuanqiang Li（通讯作者）, Naiguang Wang, BinQing Shi（通讯作者）, Zhengrong Zhang合作完成，作者单位包括：
- 广东工业大学材料与能源学院（School of Materials and Energy, Guangdong University of Technology）
- 广东省化学与精细化工实验室揭阳中心（Guangdong Provincial Laboratory of Chemistry and Fine Chemical Engineering Jieyang Center）
- 佛山科学技术学院材料与能源学院（School of Materials and Energy, Foshan University）
研究发表于Journal of Materials Science & Technology（2026年，第254卷，45–60页）。

2. 学术背景

研究领域：材料科学与机器学习交叉领域，聚焦轻量化镁锂合金的轧制工艺优化。
研究动机：传统镁合金因强度与塑性的固有矛盾限制了其工程应用。Mg-8Li共晶合金（含α-Mg相和β-Li相）密度低（1.35–1.65 g/cm³），但强度不足且存在拉伸-压缩屈服强度差异。轧制工艺可通过调控微观结构改善性能，但工艺参数与力学性能间的非线性关系难以通过传统实验或物理建模高效解析。
研究目标：结合机器学习（Machine Learning, ML）与可解释性分析，建立轧制参数（如初始厚度、轧制温度、压下率等）与力学性能（抗拉强度UTS、屈服强度YS、延伸率EL）的预测模型，阐明参数间的协同机制，为智能轧制设计提供理论支持。

3. 研究流程与方法

(1) 数据采集与预处理

• 实验材料：共晶Mg-8Li合金，轧制参数范围：温度25–400°C、压下率35%–60%、轧制速率2–6 r/min。
  
• 数据集构建：通过力学性能测试获取UTS、YS、EL数据，形成“轧制参数-力学性能”数据集（原始样本106组）。
  
• 数据清洗：采用3σ准则（3σ criterion）剔除异常值，确保数据服从正态分布。
  
• 标准化：使用MinMaxScaler将特征变量归一化至[0,1]区间。
  

(2) 机器学习模型构建与优化

• 模型选择：对比6种算法：支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）、随机森林（Random Forest, RF）、XGBoost、AdaBoost、极端随机树（Extra Trees, ETR）、CatBoost。
  
• 超参数优化：基于贝叶斯优化框架（Bayesian Optimization）和5折交叉验证（5-fold Cross-Validation），通过TPE采样器（TPEsampler）进行100次迭代搜索。
  
• 模型训练与验证：按8:2划分训练集与测试集，评估指标包括决定系数（R²）、平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）。
  

(3) 可解释性分析

• Pearson相关系数（PCC）：分析轧制参数与力学性能的线性相关性。
  
• SHAP值分析（SHapley Additive Explanations）：量化各参数对模型预测的非线性贡献，揭示参数间的交互作用。
  

(4) 实验验证

选取5组新轧制参数制备样品，通过拉伸试验验证模型预测的准确性。

4. 主要结果

(1) 模型性能对比

• UTS预测：RF模型最优（测试集R²=0.9452，MAE=2.07 MPa）。
  
• YS预测：SVR模型最优（R²=0.9524，MAE=3.38 MPa）。
  
• EL预测：AdaBoost模型最优（R²=0.8676，MAE=1.65%）。
  

(2) 参数影响机制

• PCC分析：压下率与UTS、YS呈显著正相关（r≈0.7），初始厚度与UTS、YS呈负相关（r≈-0.6）。
  
• SHAP分析：
  
  • 初始厚度对UTS和YS有显著负向影响，但对EL呈正向贡献。
    
  • 压下率是提升UTS和YS的最关键参数，而轧制温度对EL呈现复杂非线性负效应。
    

(3) 实验验证

预测值与实验值的平均绝对百分比误差（MAPE）：UTS（1.23%）、YS（1.35%）、EL（2.48%），表明模型具有高工程适用性。

5. 结论与价值

科学价值：
- 首次将机器学习应用于Mg-8Li共晶合金轧制性能预测，明确了压下率与初始厚度的主导作用。
- 通过SHAP方法揭示了参数间的非线性协同机制，弥补了传统线性分析（如PCC）的不足。
应用价值：
- 为镁锂合金的智能轧制工艺设计提供了数据驱动的方法论，显著减少实验成本与周期。
- 模型框架可扩展至其他轻合金的加工优化。

6. 研究亮点

• 方法创新：融合贝叶斯优化与SHAP可解释性分析，提升了模型精度与物理可解释性。
  
• 工程意义：验证了机器学习在有限数据条件下（106组样本）的可靠预测能力。
  
• 理论发现：揭示了轧制温度对延伸率的复杂影响机制，为后续工艺调控提供新视角。
  

7. 其他价值

研究指出未来可扩展至多组分镁锂合金或其他塑性加工工艺（如挤压、锻造），并建议结合深度学习进一步优化模型泛化能力。

此报告全面涵盖了研究的背景、方法、结果与意义，适合向学术界及工程界读者传达该研究的核心贡献。