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针对200~300组氧化物弥散强化（ODS）合金成分、工艺及力学性能数据，尝试借助机器学习的方法，建立了ODS合金中关键成分与拉伸性能的关联性。研究结果发现，在Cr、Y2O3、W和Ti含量与ODS合金抗拉强度的变化趋势中，均存在对应着抗拉强度极值的最优值，而添加Al对抗拉强度的提升无明显作用。获得了几种抗拉强度优化的ODS合金关键成分配比，预测出的室温抗拉强度均在1 400 MPa以上，这将为快堆...
