Интеллектуальная система прогнозирования механических свойств пористых сплавов на основе нейронной сети PyTorch MLP. Система обучена на датасете из 178 сплавов (конструкционные и нержавеющие стали, алюминиевые, титановые, никелевые, высокоэнтропийные сплавы и др.) и предсказывает пять механических характеристик: модуль Юнга (E), модуль сдвига (G), предел прочности (σ), относительное удлинение (ε) и предел прочности при растяжении (σ_UTS).

Архитектура: многослойный перцептрон AlloyNet (32→256→128→64→5) с BatchNorm, GELU и Dropout, точность R² > 0.91 для четырёх из пяти свойств. Веб-приложение реализовано на Gradio и развёрнуто на Hugging Face Spaces в открытом доступе. Три режима работы: поиск сплава по базе, ввод произвольной химической формулы, попарное сравнение сплавов.

Проект позволяет ускорить разработку новых материалов без необходимости дорогостоящих экспериментов.

На страницу проекта