Оптимизация синтеза сверхпроводящих YBCO образцов с применением алгоритма случайного леса и метода Тагучи

В статье приводятся результаты исследования по моделированию и прогнозированиюкритической температуры сверхпроводимости (Tc) образцов YBa2Cu3O7δ (YBCO), синте-зированных методом твердофазной реакции с использованием многопараметрическогомашинного подхода. Исследовано влияние таких параметров синтеза, как температура ипродолжительность кальцинации (Tcal, τ1, τ2), температура спекания (Tsin), давлениепрессования (P), время охлаждения (τ3). Для моделирования сложных, неопределённыхи мультифакторных взаимосвязей между условиями синтеза и значением Tc использова-на модель регрессии случайного леса (Random Forest). Модель Random Forest достиглавысокой точности: коэффициент детерминации R2=0.993, средняя абсолютная ошибкаMAE=0.0106 K и среднеквадратичная ошибка RMSE = 0.0125 K, что свидетельствует охорошем совпадении предсказанных и экспериментальных значений Tc. Анализ показал,что наибольшее влияние на Tc оказывают τ2 (время спекания) и Tsin (температура спека-ния), τ3 (время охлаждения), τ1 (время кальцинации). Эта иерархия важности подтвер-ждена также SHAP-анализом (значения Шепли). Данное исследование демонстрируетвозможность эффективной разработки высокопроизводительных сверхпроводящих ма-териалов, совмещая регрессионное моделирование и планирование эксперимента.

Hali tarjima qilinmagan