Mujtaba-29/Ti-Alloy-ML-Modulus-Prediction

# 基于机器学习的多组分钛基生物医用合金杨氏模量预测 本仓库包含用于预测多组分钛合金杨氏模量的数据集和计算框架。通过将物理化学性质与受高熵合金启发的热力学描述符相结合，本项目提供了一种机器学习方法，以加速发现用于生物医学应用的低模量合金。 ## 📌 概述 用于医学植入物的新型钛合金的开发，往往因实验合成成本高昂和传统数据集规模有限而受到阻碍。本研究通过以下方式应对这些挑战： - 利用包含常规设计和受高熵合金启发设计的综合数据集。 - 实现优化的 **XGBoost** 回归模型。 - 引入**扩展的热力学描述符**（如构型混合熵和钼当量）以提高预测准确性。 - 针对独立实验数据验证模型，以确保其在多种化学组分空间中的鲁棒性。 ## 🚀 主要特性 - **预测建模：** 使用 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 进行高性能回归。 - **特征工程：** 包含 17 个以上的描述符，例如价电子浓度 (VEC)、原子尺寸差异和混合焓。 - **可解释 AI：** 进行特征重要性分析，以识别决定合金刚度和相稳定性的主要驱动因素。 - **生物医学导向：** 专门针对识别具有低杨氏模量的合金，以防止骨植入物中的“应力遮挡”。

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