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近日，U8集团官网官方网站账号登录高性能金属材料团队在材料领域顶级期刊《Advanced Science》发表了题为“Data-driven fatigue prediction of superalloys: a novel strategy integrating transfer learning and partial label learning for addressing ambiguous data”的研究型论文，提出了一种结合“迁移U8集团官网官方网站账号登录”和“部分标签U8集团官网官方网站账号登录”的新型策略，用于高温合金性能预测与设计。 同题参见论文第一作者为U8集团官网官方网站账号登录材料U8集团官网官方网站账号登录博士研究生吕浩鹏同学，通讯作者为U8集团官网官方网站账号登录材料U8集团官网官方网站账号登录吴大勇副教授、苏孺教授以及上海交通大学饶梓元副教授。

高温合金是航空发动机等高端装备的关键材料，其疲劳寿命预测对于保障设备安全至关重要。 同题参见此外然而，在实际研究与应用中，材料的关键数据常有缺失，这严重制约了传统机器U8集团官网官方网站账号登录方法的预测能力。针对这一挑战，高性能金属材料团队创新性地将“迁移U8集团官网官方网站账号登录”与“部分标签U8集团官网官方网站账号登录”相结合，构建了一个能够高效处理不完整性数据的机器U8集团官网官方网站账号登录框架。该方法的核心优势在于能够从模糊的数据中精确“反演”出合金的真实组成。研究结果表明，基于被该策略“修复并增强”的高质量数据，疲劳性能预测模型的准确性和泛化能力均取得显著提升。这项工作不仅为解决材料科学中普遍存在的“数据不完整性”问题提供了新思路，也为未来高性能合金的设计与可靠性评估等方面具有重要指导意义。

该研究得到了U8集团官网官方网站账号登录自然科学基金、河北省重点研发计划的资助。

论文链接：http://doi.org/10.1002/advs.202507362