CN119456677A 一种vcm弹片用长效性耐应力钛铜箔材及其制备方法 （国工恒昌新材料(义乌)有限公司）

一种VCM弹片用长效性耐应力钛铜箔材及其种VCM弹片用长效性耐应力钛铜箔材及其制备方和当前轧制的加工参数对下次轧制的加工参数2步骤六：将坯料的厚度和温度变化输入至预先构建完步骤七：将加工参数输入至预先训练完成的预测模型中2.根据权利要求1所述的一种VCM弹片用长效性耐应力3.根据权利要求1所述的一种VCM弹片用长效性耐应4.根据权利要求3所述的一种VCM弹片用长效性耐应力钛铜箔材的5.根据权利要求1所述的一种VCM弹片用长效性耐应6.根据权利要求1所述的一种VCM弹片用长效性耐应力钛铜37.根据权利要求1所述的一种VCM弹片用长效性耐应s；Hn表示n_1次轧制完成后记录的坯料厚度；.表示第n+1次的轧制速度；r,为第n次轧制所需的力度，k为材料常数；S=S,+AS；式中，S,表示第n次轧制的辊缝大小;AS表示辊缝大小的调整量；.为调整系8.根据权利要求7所述的一种VCM弹片用长效性耐应力钛定义随机森林模型作为参数预测模型的基础结构，收集轧制过程中4棵决策树，直到满足停止标准，将所有构建的决策树合并为森林，合并表达式为对每个可能类别k的投票；R,(e)表示第i棵树对样本x的预测结果；argmax.(.)为函定义参数预测模型的均方误差;式中B为测试集Da中的样9.根据权利要求8所述的一种VCM弹片用长效性耐应力钛铜Gini(D)为基尼不纯度值，用于量化训练集e…的不纯是特征f所有可能取值的集合，v表示特征f的D,表示在特征f的取值为v时，训练集Dnw的所有样本x的子集；p,是为子集D,的样本数量；lol是训练集D.mx的总样本数；选择特征f使得：5表示从集合中选取最小的基尼不纯度值。6[0001]本发明涉及合金加工技术领域，具体涉及一种VCM弹片用长效性耐应力钛铜箔材[0002]VCM弹片是用于音圈马达中的关键部件，它主要起到传递驱动力和保持马达结构[0003]经检索，中国专利号CN2024114088[0005]因此，提出一种VCM弹片用长效性耐应力钛铜箔材及其制备方法来解决上述提出针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种VCM弹片用长效性耐应力钛7.为加工优化参数，r为R表示第i棵树决策树的预测值；熔体倾倒至铸模中的倾倒流速不超过5cm/s；在熔体倾倒时对铸模内的熔体进行在熔体从熔炉中倒出时，以5℃/h的冷却速率对熔体进行自然降温，降温时间为s；8Hn表示n_1次轧制完成后记录的坯料厚度；r,为第n次轧制所需的力度，k为材料常数；.为调从训练集的特征矩阵中随机抽取样本以创建多颗不同的决策树；重复构建多棵决策树，直到满足停止标准，将所有构建的决策树合并为森林，合并表达式为9对每个可能类别k的投票；R,(te)表示第i棵树对样本x的预测结果；argmax.(.)为函定义参数预测模型的均方误差;式中B为测试集Da中f在最佳切割点的能力,计算特征f划分的纯度损失，以寻找最佳划分点；评估方式为：Gini(D)为基尼不纯度值，用于量化训练集e…的不纯表示类别k在训练集D；式中，是在给定特征的条件是特征f所有可能取值的集合，v表示特征f的某一个可能取值；D,表示在特征f的取值为v时，训练集的所有样本x的子集；p,是为子集n,的样本数量；lol是训练集的总样本数；选择特征f使得：表示从集合中选取最小的基尼不纯度值。[0026]同时在熔炉内达到1450℃,确保所有合金元素完全熔化后启动搅降，防止因温度梯度过大而引发的应力集中和裂纹，选择5℃/h的冷却速率对熔体进行降到坯料的温度降至室温（约20℃),此阶段的主要目的是进一步降低坯料的温度，并确保坯最后得到尺寸为300mm×300mm×100mm的致密且均匀的合金坯料，降低整体缺陷将坯料放入电炉内，为热处理提供稳定的加热环境；电炉的温度设置为700℃,允设定轧制机的轧制温度为300℃_500℃,以保证坯料料在轧制过程中的适度塑[0031]记录每次轧制后材料的厚度和温度变化，输入至预先构建完成的参数调节模型,(单位为mm轧制速度r(单位为mm/s轧制力度(单位为N辊缝大小(单位为mm一种情况的计算（即需要减去温度下降量T'下一次轧制的温度目标将根据当前温度减少r'的值，以避免因过高的温度而造成坯料的过度热变形或损坏；I,oihervise表示如果条件不成立，则下一次轧制的坯料温度Twa保持当前轧制的坯料温下，下一次轧制速度V根据当前厚度H,与前一次厚度H-的比例进行调整，如果H,较,那么则保持当前轧制速度不变。这一调整机制为轧制工艺的效果提供了灵活性和安全性，第n次轧制所需的力度，为材料常数（即坯料的强度系数或材料常数，通常通过实验确通过调整系数和应变的差值呈以当前的辊缝大小S,，旨在基于当前辊缝的状态和应变释放调整辊缝大小；如果条件不成立，即平均应变值没用超过最大应变值,则表示坯料的变形在安全范围内，没有必要做出调整，因此辊缝大小的调整量定义随机森林模型作为参数预测模型的基础结构，收集轧制过程中的历史数据厚度变化率AH=H,--H,；温度变化将特征矩阵作为输入特征，从训练集的特征矩阵中随机抽取样本以基尼不纯度评估这些特征f，基于基尼不纯度评估这些特征f最佳切割点的能力,计算特征划分的纯度损失，以寻找最佳划分点；评估方式为式中，；式中，是在给定特征的条件下，训练集的基尼不纯度值，反映了在特征条件下训练集的不集Dr的所有样本x的子集；是为子集n,的样本数量；是训练集的总样的训练集样本在同一类别中的集中度越高，从而点评该划分的效果越好；minfGindDl》表示从集合中选取最小的基尼不纯度值；将所有构建的决策树合并为森林，用于预测获得加工优化参数；合并表达式为