基于机器学习的鱼雷推进控制用镁海水电池性能预测

杨利霞

基于机器学习的鱼雷推进控制用镁海水电池性能预测

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：针对鱼雷用镁海水电池阳极放电性能低以及传统“试错法”在材料设计中导致开发周期过长的问题。通
1 w: i; N# {% q: [9 n$ o  {过数据分析和机器学习的方法，采用线性回归（Linear Regression，LR），支持向量回归（Support Vector Regression，
" }1 {4 r3 L% G, G6 JSVR）
6 N/ F, q, {7 ?+ z7 j. q' J和神经网络（Multilayer Perceptron，MPL）算法对数据集进行训练建立模型，使用预测模型对镁基阳极材料的放电性能
进行预测，根据预测结果制备了 Mg-5.7Al-0.9Ge 合金作为镁海水电池用阳极材料。最后，通过电化学实验对
% r: o4 h, n* b' \( {" XMg-5.7Al-0.9Ge 合金在 3.5 wt%NaCl 溶液中的放电性能进行验证研究，研究发现该合金分别在 20 mA·cm-2、
50 mA·
' V( I1 w1 W/ e7 r) O7 Jcm-2 电流密度下，放电电位分别为 -1.641 V 和 -1.429 V，放电效率分别为 69.5%和 60.4%，其放电性能优于商用镁合
( I$ L+ P* M- X金阳极材料 AZ61。结果表明，SVR 算法建立的模型预测能力最佳，具有较高的相关系数和较低的误差，为镁基阳极
- S- u( ]# Y/ U9 ?8 \  y' O材料的成分设计和快速开发问题提供指导。
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